1.基本概念 Lora,英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”,直译为大语言模型的低阶适应,这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 (1)对人物/物品的脸部特征进行复刻 (2)生成某一特定风格的图像 (3)固定动作特征3.embedding和Lora的...
1.支持的文本长度高达8192 tokens 2.可以进行Task-specific的embedding 3.检索失败时可以合成数据 4.用上了最新的技术,提高了性能 三、LangChain上部署 model_name = "E:\jina-embeddings-v3" model_kwargs = {'device': 'cpu','trust_remote_code':True} encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}...
topic_options = NomicTopicOptions(build_topic_model=True, community_description_target_field='subreddit') identifier = 'BORU Subreddit Neural Search' project = atlas.map_data(embeddings=np.stack(df['embedding'].values), data=df, id_field='id', identifier=identifier, topic_model=topic_options)...
The boys, who were wearing helmets and white shirt", forward_params={"speaker_embeddings": speaker_embedding}) sf.write("speech.wav", speech["audio"], samplerate=speech["sampling_rate"]) 4.2 微调模型 我们选择微调一个语音识别模型,选择一个语音识别模型,以及微调的数据集: Whisper: huggingface....
embedding_model = HuggingFaceEmbeddings("thenlper/gte-small") vectordb = FAISS.from_documents( documents=docs_processed, embedding=embedding_model ) 现在我们已经准备好了数据库,让我们构建一个基于它回答用户查询的 RAG 系统! 我们希望我们的系统根据查询仅从最相关的信息来源中选择。
return new HuggingFaceTextEmbeddingGeneration(new Uri(Endpoint), Model, httpClientHandler); } public void Dispose() { this.Dispose(true); GC.SuppressFinalize(this); } protected virtual void Dispose(bool disposing) { if (disposing) { this._response.Dispose(); } } }...
model = AutoModel.from_pretrained("dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased")# 2D array, one line per sentence containing the embedding of the first tokenencoded_sentences = torch.stack([model(**tokenizer(s, return_tensors='pt'))[0][0][0] ...
代码中我们可以重点关注BertModel类,它就是BERT模型的基本代码。我们可以看到它的类定义中,由embedding,encoder,pooler组成,forward时顺序经过三个模块,输出output。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classBertModel(BertPreTrainedModel):def__init__(self,config):super().__init__(config)self...
exit1 fi repo_url="https://$hf_username:$hf_token@${hf_endpoint#https://}/$model_id" elif["$response"!="200"];then echo-e"${red}unexpected http status code:$response.\nexiting.\n${nc}";exit1 fi echo"git clone$repo_url" git_lfs_skip_smudge=1 gitclone"$repo_url"&&cd"$...
model = SentenceTransformer("tomaarsen/mpnet-base-nli-matryoshka") matryoshka_dim =64 embeddings = model.encode( [ "The weather is so nice!", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium.", ] ) embeddings = embeddings[..., :matryoshka_dim]# Shrink the embedding dimensions ...