您可以使用句子转换器的任何预训练模型。有关可用模型的列表,请参考预训练模型列表:sbert.net/docs/sentence。 device (string)要使用的设备,对于CPU使用cpu,对于第n个GPU设备使用cuda:n。 生成文档嵌入,使用encode_documents,生成查询词的嵌入,使用encode_queries docs = [ "Artificial
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 输出是否使用GPU if device == 'cuda': print(f"CUDA 可用。使用 GPU: {torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())}") else: print("CUDA 不可用。使用 CPU。") # 加载SentenceTransformer模型 model = SentenceTransformer(...
你得有一块配备至少10GB显存的GPU,或者至少32GB的内存,以便在CPU上保有模型并进行推理。 注:使用CPU的朋友们请注意,有更轻量的版本,我还没试过这些版本。 你在这篇文章里会看到什么: 如何从Vicuna或任何基于LLama的模型中提取嵌入 将文本文件中的片段提取到Chroma中 利用Sentence Transformers库提取嵌入 在简单的...
以下是如何使用 sentence_transformers 和 Faiss 来计算文本相似度的基本步骤: 安装必要的库: 首先确保你已经安装了所有必要的库。你可以使用 pip 安装: bash pip install sentence_transformers pip install faiss-cpu 使用sentence_transformers 将文本转换为向量: 假设你已经有一个文本数据集,你可以使用 sentence_trans...
安装RUN pip install --no-cache-dir torch==2.1.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html RUN pip install transformers tqdm numpy sciki
low_cpu_mem_usage=True, use_safetensors=True ) ... self.diarization_pipeline = Pipeline.from_pretrained( checkpoint_path=model_settings.diarization_model, use_auth_token=model_settings.hf_token, ) ... ``` 然后,你可以根据需要定制流水线。 `config.py` 文件中的 `ModelSettings` 包含了流水线...
Note: You might see a message Running train on CPU. This really just means that it's running on something other than a Cloud TPU, which includes a GPU. Prediction from classifier Once you have trained your classifier you can use it in inference mode by using the --do_predict=true comman...
low_cpu_mem_usage=True, use_safetensors=True ) ... self.diarization_pipeline = Pipeline.from_pretrained( checkpoint_path=model_settings.diarization_model, use_auth_token=model_settings.hf_token, ) ... ``` 然后,你可以根据需要定制流水线。 `config.py` 文件中的 `ModelSettings` 包含了流水线...
本文使用huggingface的datasets库和faiss库实现对千言数据集中文论文的检索,从结果看,检索效果很不错,最后会给出一些例子。 需要用到的工具库包括: datasets transformers sentence-transformers faiss(faiss-gpu对应gpu检索,faiss-cpu使用cpu检索) 检索系统构建方法: datasets加载数据,使用内存映射技术实现快速加载和读取海量...
提供了大量预训练模型。使用简单如下: fromsentence_transformersimportSentenceTransformermodel=SentenceTransformer('model_name') All models are hosted on theHuggingFace Model Hub. 所有的模型都托管在抱脸模型仓库中心。 (1)模型概览 - Model Overview