请求地址: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/m3e_base 请求方式: POST Header参数 根据不同鉴权方式,查看对应Header参数。 访问凭证access_token鉴权 名称类型必填描述 Content-Type string 是 固定值application/json 基于安全认证AK/SK进行签名计算鉴权 名称类型必填描述...
一个为了实时操作系统内核的独立于设备的接口,包括一个调试通道。 Cortex微控制器软件接口标准包含用于Cortex-M3处理器核心外设的地址定义和数据结构。它也包含了一些可选的包含TCP/IP栈和flash文件系统的中间件组件接口。 Cortex微控制器软件接口标准通过使模板代码的重用和由各种各样中间件供应商提供的顺从CMSIS软件组件...
M3e-base是一种基于插件化技术的轻量级移动应用框架。其主要原理是将应用的功能模块化,通过插件的方式将功能模块加载到应用中。 具体而言,M3e-base的原理包括以下几个方面: 1.插件化加载:M3e-base通过在应用中引入插件加载器,可以动态地加载插件。插件可以在独立的APK文件中,通过插件加载器将插件的代码和资源注入到...
中文文本嵌入模型,M3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写。 2023年8月7日下载自https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base - 飞桨AI Studio
kaggle.com/code/tiansztianszs/moka-ai-m3e-base/notebook 首先安装依赖包: !pip install uniem sentence_transformers 接着加载数据集并预览: import pandas as pd df = pd.read_json('https://raw.githubusercontent.com/wangyuxinwhy/uniem/main/examples/example_data/riddle.jsonl', lines=True) df ...
m3e-small | m3e-base M3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写 Moka,此文本嵌入模型由 MokaAI 训练并开源,训练脚本使用 uniem Massive,此文本嵌入模型通过千万级的中文句对数据集进行训练 Mixed,此文本嵌入模型支持中英双语的同质文本相似度计算,异质文本检索等功能,未来还会支持代码检索 更新说明 2023.06....
m3e-base: https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base onnx模型与日志文件网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1BdAoEapkfqv9WTWImCE9VQ 提取码: aa93 问题描述: 1、将上述模型导出onnx,进行atc转换,命令如下(opset 11和14都试过,atc转换都能成功,但是推理都是一样的报错) atc --model=m3e-base....
m3e-base 介绍 软件架构 安装教程 使用说明 参与贡献 特技 介绍 {以下是 Gitee 平台说明,您可以替换此简介Gitee 是 OSCHINA 推出的基于 Git 的代码托管平台(同时支持 SVN)。专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台 无论是个人、团队、或是企业,都能够用 Gitee 实现代码托管、项目管理、协作开发。
"m3e base"不是一个我所熟悉的特定工具或库,因此我不能提供一个直接相关的案例。然而,我可以提供一个文本向量化的通用案例,使用常见的自然语言处理(NLP)库,例如Python的gensim或transformers。 案例:使用gensim的Word2Vec进行文本向量化 步骤1:准备数据 首先,我们需要一个文本数据集。例如,我们可以使用一个简单的句子...
Moka Massive Mixed Embedding , 简称: M3E-BASE 重要的点:模型开源, 代码开源 , 调用方式(狗哥的测试代码) 模型:https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base 项目源码:https://github.com/wangyuxinwhy/uniem 本地调用方式(python): import numpy as np ...