print(f'mslite_infer:\n{outputs[0].get_data_to_numpy()}\n{outputs[0].get_data_to_numpy().shape}')returnoutputs[0].get_data_to_numpy()defmain():pt_path ='xxx/bge-reranker-base'ms_path ='xxx/bge-reranker-base/onnx/model.mindir'device = torch.device('npu:0') pairs = [['...
private List<string> bgeRerankList = new List<string>() { "Xorbits/bge-reranker-base", "Xorbits/bge-reranker-large", "AI-ModelScope/bge-reranker-v2-m3", "AI-ModelScope/bge-reranker-v2-gemma"}; private bool BgeEmbeddingIsStart = false; private string BgeEmbeddingBtnText = "初始化"...
介绍一个优秀的文本转向量模型的代码库,看看他的微调代码是如何实现的。是基于transformers做的二次开发,代码写的非常优雅,对transformers的二次开发感兴趣(定义自己的数据、模型、训练器)的同学,建议研读。bge的reranker模型, 视频播放量 6426、弹幕量 2、点赞数 124
HTTPAuthorizationCredentials from FlagEmbedding import FlagReranker from pydantic import Field, BaseModel, validator from typing import Optional, List app = FastAPI() security = HTTPBearer() env_bearer_token = 'ACCESS_TOKEN' class QADocs(BaseModel): query: Optional[str] documents: Optional[List[st...
BGE Re-Ranker v2.0采用分层自蒸馏策略优化推理效率,通过不同尺寸的模型基座(如 MiniCPM-2B、Gemma-2B、BGE-M3-0.5B)支持多语言检索能力。此外,该模型还新增了对 “文本 + 图片” 混合检索功能的支持,通过引入 CLIP 模型生成的 visual token 实现。
base_url="http://<XINFERENCE_HOST>:<XINFERENCE_PORT>/v1" ) client.embeddings.create( model=bge-m3,# 这里一般使用model name就行 input=["What is the capital of China?"] ) 启动bge-reranker-v2-m3 这个也不需要持久化 xinference launch --model-name bge-reranker-v2-m3 --model-type re...
1.BGE Re-Ranker v2.0系列排序模型采用了两种不同尺寸的模型基座: BGE Re-Ranker v2-LLM(如图2A):基于 MiniCPM-2B,Gemma-2B等性能卓越的轻量化大语言模型。 BGE Re-Ranker v2-M3(如图2B):基于性能出色、参数量更小的 BGE-M3-0.5B(速度更快)。
1.BGE Re-Ranker v2.0系列排序模型采用了两种不同尺寸的模型基座: BGE Re-Ranker v2-LLM(如图2A):基于 MiniCPM-2B,Gemma-2B等性能卓越的轻量化大语言模型。 BGE Re-Ranker v2-M3(如图2B):基于性能出色、参数量更小的 BGE-M3-0.5B(速度更快)。
目前中文Rerank 模型可选的不多,效果比较好的是bocha-semantic-reranker和bge-reranker,前者效果接近cohere可以直接通过API调用,后者开源需要自行部署。 1. 博查,bocha-semantic-reranker,可以直接API调用,免部署,免维护 Bocha Semantic Reranker是一种基于文本语义的排序模型(Rerank Model),它的主要用途是提升搜索...
bge-reranker-base:通常可以提高嵌入的命中率和 MRR。 bge-reranker-large:此重新排序器经常为嵌入提供最高或接近最高的 MRR。 对于多个嵌入,其性能可与 CohereRerank 相媲美或超过。 CohereRerank:持续增强所有嵌入的性能,通常提供最佳或接近最佳的结果。