1、部署 bge-m3 向量嵌入模型 (1)模型介绍 (2)镜像准备 (3)下载模型 (4)运行容器 (5)测试模型 (6)接口密钥 (7)显存占用 N、后记 0、背景 搞个新环境研究 GPT、GPTS、ChatGPT 等相关技术。 (1)本系列文章 格瑞图:GPTs-0001-准备基础环境 格瑞图:GPTs-0002-准备派森环境 格瑞图:GPTs-0003-运行 Ch...
与字典映射后,便得到了与字典大小一致的稀疏向量,这时,若有重复的 token,则取值较大的那个。 模型部署 体验时,可通过官方提供的库调用: fromFlagEmbeddingimportBGEM3FlagModel# 使用fp16,降低显存开销,提高推理速度model=BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3',use_fp16=True)# 模型输入batch_of_sentences=["What is ...
A卡6900XT本地部署deepseek-R1:32b模型,感觉7900XTX可以退货了 4605 5 30:38 App FastGPT本地部署DeepSeek-r1大模型 3.8万 5 00:42 App 【满血免费】DeepSeek搭建个人知识库 1.8万 190 02:59 App 2024年最新5款开源知识库大横评!你适合哪种? 39.4万 313 07:31:01 App 【全748集】目前B站最全最...
北京智源研究院(BAAI)发布了新一代文本检索模型 BGE-M3,这个模型可以被广泛应用于搜索(Search)、问答(QA)、大语言模型检索增强(RAG)等应用场景之中。Model:https://huggingface.co/BAAI/bge-m3FlagEmbedding:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding, 视频播放
部署:使用LangServe(opens in a new tab)将任何链条转变为 API。 LangChain提供了很多LLM的封装,内置了 OpenAI、LLAMA 等大模型的调用接口。具体方法可自行查阅,本教程中使用本地模型接入LangChain。 为了接入本地LLM,我们需要继承Langchain.llms.base.LLM 中的一个子类,重写其中的几个关键函数。
3.多粒度性:支持最长 8192 tokens 输入,适配长短文本。其训练采用知识蒸馏与高效批处理技术,结合 1.2 亿文本对与合成数据优化性能。 并且腾讯云其他 AI 应用中该模型使用的也较为广泛。本次,Cloud Studio在DeepSeek-R1 模板中内置了 BAAI/bge-m3。希望给知识库玩家带来更加准确的召回效果,让工具更加实用。
硅基流动配置 打开设置页面 粘贴 API Key 点击检查连接 推荐模型: ✨ DeepSeek R1(主力) 📚 BGE M3(嵌入必备) Step 2: DeepSeek 配置 复制 DeepSeek API Key 测试连接 等待成功提示 📚 知识库创建攻略 创建流程: 点击左侧知识库按钮 新建知识库 选择 BGE-M3 模型 导入文件 #怎么本地部署deepseek #ai...
快速部署、超低价格、极速蒸馏、应用开发、即时调用 立即体验 随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,文本嵌入(Text Embedding)模型在各个领域中都发挥着越来越重要的作用。这些模型能够将文本数据转化为固定维度的向量表示,使得我们可以方便地进行文本比较、聚类和分类等操作。本文将对四种主流的Text Embedding模型进行详细...
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 rerank 调用代码(没找到openai,不过我用dify,直接设置) 就这么简单搞定了,配合用部署的Qwen2-72B RAG效果不错,基本能找到想要的信息。
在Docker里面部署好了Dify,就可以在浏览器中输入 https://localhost/install来打开Dify配置页面。 第一步 创建智能体应用 点击 左侧“创建空白应用",在如下界面中点击”Agent“。 给名称和图标,创建完成。 第二步 配置智能体的模型 点击上一步中创建好的智能体,点击去 "去设置", 就可以输入申请的API Key或者...