首先,确保已安装transformers和sentence-transformers库。如果尚未安装,可以通过pip安装: pip install transformers sentence-transformers 同时,为了利用GPU加速,需要确保你的环境中安装了与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。 示例代码 接下来,我们将通过一个简单的例子来展示如何在GPU和CPU上加载模型并计算句子嵌入。 加载模型...
pip install -e . (4)安装醋打支持的派塔器 - Install PyTorch with CUDA-Support If you want to use a GPU / CUDA, you must install PyTorch with the matching CUDA Version. FollowPyTorch - Get Startedfor further details how to install PyTorch. 如果想使用 GPU 醋打,需要安装匹配醋打版本的派塔...
首先,确保你的系统上安装了支持CUDA的GPU和相应的驱动程序。然后,可以通过以下步骤使用GPU加速sentencetransformer: python import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer # 检查CUDA是否可用 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 加载预训练模型并转移到GPU model = Sent...
Sentence Transformers 实现了两种方法来计算嵌入之间的相似度 代码语言:javascript 复制 from sentence_transformersimportSentenceTransformer,SimilarityFunction model=SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")sentences=["The weather is lovely today.","It's so sunny outside!","He drove to the stadium.",]embedd...
Milvus 通过SentenceTransformerEmbeddingFunction类与Sentence Transformers预训练模型进行集成。这个类提供了使用预训练的句子转换器模型对文档和查询进行编码的方法,并返回与 Milvus 索引兼容的密集向量作为嵌入。 首先,安装依赖: pip install --upgradepymilvuspip install "pymilvus[model]" ...
5. 结束语 Sentence-Transformers是检索增强生成(RAG)的重要工具,本文安装和测试了它的最新版本,并且使用了增强的CUDA加速器,测试例子使用的方法为大规模的数据清洗和文本归类提供了一种快捷的工具(geotech-Sbert-similarity.py)。
安装sentence-transformers 安装pytorch 可以前往pytorch 官网根据自己的环境选择合适的安装方式,我的设备是 RTX 2060s 的WindowsPC,安装了 windows 的 cuda 版本。 代码语言:javascript 复制 pip3 install torch torchvision torchaudio--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ...
一说到GPU加速,大多数人想到的是英伟达的显卡,其他公司,诸如intel,AMD等都是辣鸡。凭借着丰富的技术积累,又处在AI的风口浪尖,这头猪公开了CUDA。一个晴天霹雳挂在了Intel,AMD的头上。作为反击,并宣示自己的存在感,Intel开源GPU加速技术。 这个系列文章,不写GPU的构成,不写CPU和GPU是怎么通信的,还不写GPU是怎么执...
sentence-transformer是基于huggingface transformers模块的,如果环境上没有sentence-transformer模块的话,只使用transformers模块同样可以使用它的预训练模型。在环境配置方面,目前的2.0版本,最好将transformers,tokenizers等相关模块都升级到最新,尤其是tokenizers,如果不升级的话在创建Tokenizer的时候会报错。
fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,util model=SentenceTransformer('roberta-large-nli-stsb-mean-tokens',device='cuda')sentences=['The cat sits outside','A man is playing guitar','The new movie is awesome','The new opera is nice']sentence_embeddings=model.encode(sentences,convert_to...