Lysandre DEBUT, Julien CHAUMOND, Thomas WOLF\nHugging Face\n{victor,lysandre,julien,thomas}@huggingface.co\nAbstract\nAs Transfer Learning from large-scale pre-trained models becomes more prevalent\nin Natural Language Processing (NLP), operating these large models in on-theedge...
API参考文档:HuggingFaceInstructEmbeddings HuggingFaceBgeEmbeddings 由北京人工智能研究院(BAAI)创建的BGE模型,是开源嵌入模型中的佼佼者。 from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings model_name = "BAAI/bge-small-en" model_kwargs = {"device": "cpu"} encode_kwargs = {"normalize_emb...
API参考文档:https://api.python.langchain.com/en/latest/embeddings/langchain_community.embeddings.huggingface.HuggingFaceInstructEmbeddings.html HuggingFaceBgeEmbeddings 由北京人工智能研究院(BAAI)创建的BGE模型,是开源嵌入模型中的佼佼者。 from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings model_na...
I am fresher in the prompt engineering. Suddenly, I am facing a problem in the HuggingFaceInstructEmbeddings. I am using langchain and GoogleGenerativeAI in vscode. My python version 3.10.0 and langchain version 0.1.2. Here is my code- fromlangchain_google_genaiimportGoogleGenerativeAIfromdoten...
可以通过设置 Hugging Face 环境变量或覆盖默认值来配置客户端。下面介绍如何调整 HF 令牌、URL 和提示生成器。 5.4.1、设置HF令牌 默认情况下,huggingface客户端将尝试读取HUGGINGFACE_TOKEN环境变量。如果未设置,它将尝试从~/.huggingface文件夹中读取令牌。如果未设置,则不会使用令牌。
可以通过设置 Hugging Face 环境变量或覆盖默认值来配置客户端。下面介绍如何调整 HF 令牌、URL 和提示生成器。 5.4.1、设置HF令牌 默认情况下,huggingface客户端将尝试读取HUGGINGFACE_TOKEN环境变量。如果未设置,它将尝试从~/.huggingface文件夹中读取令牌。如果未设置,则不会使用令牌。
Hugging Face 里有很多非常强大的嵌入模型,你可直接把它们用于自己的流水线。 首先,选择你想要的模型。关于如何选择嵌入模型,一个很好的参考是 MTEB 排行榜。 MTEB 排行榜:https://hf.co/spaces/mteb/leaderboard HuggingFaceEmbeddings 该类使用 sentence-transformers 来计算嵌入。其计算是在本机进行的,因此需要使用...
Hugging Face 里有很多非常强大的嵌入模型,你可直接把它们用于自己的流水线。 首先,选择你想要的模型。关于如何选择嵌入模型,一个很好的参考是MTEB 排行榜。 HuggingFaceEmbeddings 该类使用sentence-transformers来计算嵌入。其计算是在本机进行的,因此需要使用你自己的本机资源。
Hugging Face 里有很多非常强大的嵌入模型,你可直接把它们用于自己的流水线。 首先,选择你想要的模型。关于如何选择嵌入模型,一个很好的参考是MTEB 排行榜。 HuggingFaceEmbeddings 该类使用sentence-transformers来计算嵌入。其计算是在本机进行的,因此需要使用你自己的本机资源。
DeepSeek-Coder-V2-Instruct编程模型:推荐使用DeepSeek-Coder-V2-Instruct进行编程任务,利用llama.cpp和imatrix量化提高性能。 NeuroSync面部动画模型:@united_badger_94132介绍了NeuroSync,一个从音频输入预测面部blendshape帧的Seq2Seq变压器模型,适用于面部动画和虚拟化身。更多信息在Hugging Face。