huggingface/text-embeddings-inference 类型:论文类别:embedding;高效推理;huggingface解读Text Embeddings Inference (TEI)的工具包,用于部署和提供开源文本嵌入和序列分类模型的高性能提取。TEI支持许多功能,如无模型图编译步骤、Metal支持本地在Mac上执行、小型Docker镜像和快
文本嵌入模型的高速推理解决方案 - GitHub - huggingface/text-embeddings-inference:文本嵌入模型的高速推理解决方案
support image embedding inference #521 opened Mar 21, 2025 by lloydzhou Cannot load Qodo Embed 1 1.5b (upgrade to tokenizers 0.21.0) #511 opened Mar 12, 2025 by lightsofapollo 1 of 4 tasks Recommended query format for supported models #504 opened Feb 26, 2025 by pocman documen...
Could you please add the KaLM(https://huggingface.co/HIT-TMG/KaLM-embedding-multilingual-mini-instruct-v1.5) model? It is one of the best text embedding models at its size at the moment. It is based on Qwen2. Leaderboard Open source status The model implementation is available The model...
下面的管道定义了一个用于 NLP 模型的 inference 处理器。 # ingest pipeline definition PIPELINE_ID="vectorize_blogs" es.ingest.put_pipeline(id=PIPELINE_ID, processors=[{ "inference": { "model_id": "sentence-transformers__all-minilm-l6-v2", "target_field": "text_embedding", "field_map": {...
common_config import config import requests def generate_embedding(text: str) -> list[float]: embedding_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/lxyuan/distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student" response = requests.post( embedding_url, headers={"Authorization": f"Bearer {...
huggingface 本地 embedding 前言 Stable Diffusion 是用 LAION-5B 的子集(图像大小为512*512)训练的扩散模型。此模型冻结 CLIP 的 ViT-L/14 文本编码器建模 prompt text。模型包含 860M UNet 和123M 文本编码器,可运行在具有至少10GB VRAM 的 GPU 上。
def prompt_2_img_i2i(prompts, init_img, neg_prompts=None, g=7.5, seed=100, strength =0.8, steps=50, dim=512): """ Diffusion process to convert prompt to image """ # Converting textual prompts to embedding text = text_enc(prompts) # Adding an unconditional prompt , helps in the ge...
tokenizer(text1,text2,..) 的结果: input_ids:list,(每个token 对应的在词典中对应的id) 总是作为唯一必须的输入参数传入到模型中 attention_mask:list,是一个可选的参数,used when batching sequences together,这个参数告诉模型哪些token应该被attend,哪些不应该。见下方使用案例。 token_type_ids:list,目的是...
Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型,从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型,此时,CPU 就成为运行这些轻量级模型的有力候选,一个典型的场景就是检索增强生成 (Retrieval Augmented Gen...