在 Hugging Face 中创建端点时,我们还必须选择 sentence-embeddings 配置。 步骤3:使用推理端点对象执行推理以访问 Hugging Face 推理端点服务 dense_embedding = client.inference.inference( inference_id='my_hf_endpoint', input="this is the raw text of my document!" ) 步骤4:将数据集导入到包含语义文本的...
hf = HuggingFaceBgeEmbeddings( model_name=model_name, model_kwargs=model_kwargs, encode_kwargs=encode_kwargs ) 查看使用示例。 API参考文档:HuggingFaceBgeEmbeddings Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI) Hugging Face文本嵌入推理(TEI)是一个部署和提供开源文本嵌入和序列分类模型的工具包 ,支持包括F...
在 Ryght 的平台中，每个 LLM 均可注册并链接至一个或多个特定于客户的推理端点。这种设计不仅可以保护各客户的连接，还提供了在不同 LLM 之间切换的能力，提供了很好的灵活性。Ryght 通过采用 Hugging Face 的 文本生成推理 (TGI) 和 推理端点 实现了该设计。文本生成推理 (TGI)https://hf.co/docs/text-g...
在 Hugging Face 中创建端点时,我们还必须选择 sentence-embeddings 配置。 步骤3:使用推理端点对象执行推理以访问 Hugging Face 推理端点服务 dense_embedding = client.inference.inference( inference_id='my_hf_endpoint', input="this is the raw text of my document!" ) 步骤4:将数据集导入到包含语义文本的...
文本嵌入推理 (TEI):https://hf.co/docs/text-embeddings-inference/en/index 为了同时满足多个客户的需求,系统需要能处理大量并发请求,同时保持低延迟。因此,Ryght 的嵌入和推理服务不仅仅是简单的模型调用,还需要支持包括组批、排队和跨 GPU 分布式模型处理等高级特性。这些特性对于避免性能瓶颈并确保用户不会遇到延...
task="text-generation", max_new_tokens=1024, do_sample=False, ) llm.invoke("Hugging Face is") 该类在底层实现时使用了InferenceClient,因此能够为已部署的 TGI 实例提供面向各种用例的无服务器 API。 ChatHuggingFace 每个模型都有最适合自己的特殊词元。如果没有将这些词元添加到提示中,将大大降低模型的...
基线- 用 PyTorch 及 Hugging Face 运行bf16模型: import torch from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("BAAI/bge-small-en-v1.5") @torch.inference_mode() def encode_text(): outputs = model(inputs) with torch.cpu.amp.autocast(dtype=torch.bfloat16): ...
7.API Inference:通过推理API可以使用超过30k个模型,并且内置可伸缩性。 8.Accelerate:使用multi-GPU,TPU,混合精度容易的训练和使用PyTorch模型。 9.Amazon SageMaker:使用Amazon SageMaker和Hugging Face DLCs训练和部署Transformer模型。 10.Optimum:容易的使用硬件优化工具,来实现HF Transformers的快速训练和推理。
RAG应用开发过程中必不可少的embedding模型,Hugging Face也提供了各类开源嵌入模型的选择,包括: HuggingFaceEmbeddings 通用开源embedding模型加载 from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
Hugging Face是一个流行的预训练模型库,包括NLP、CV、Audio等模型,在国内外广为流传。本文介绍如何在DSW中使用Hugging Face Python SDK完成基本的任务,包括使用pipeline对象做预测,以及用Model对象实现FineTune。特别的,我们选取中英文翻译预训练模型来演示,让大家有