Text Embeddings Inference (TEI) is a toolkit for deploying and serving open source text embeddings and sequence classification models. TEI enables high-performance extraction for the most popular models, includ
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...
CPU ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cpu-1.6 Volta NOT SUPPORTED Turing (T4, RTX 2000 series, …) ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:turing-1.6 (experimental) Ampere 80 (A100, A30) ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:1.6 Ampere 86 (A10, A40, …) ghcr.io/...
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
Text Embeddings Inference(TEI)是一个全面的工具包,旨在高效地部署和服务开源文本嵌入模型。它支持对最流行的模型进行高性能提取,包括FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。 TEI提供多种功能,旨在优化部署过程并提高整体性能。 简化部署:TEI消除了模型图(model graph)编译步骤,简化了部署过程。
更详细的结构信息,例如RMSNorm、RoPE(Rotary Position Embedding)等,请参考链接。 2.2. 张量并行与模型切分 Attention的权重切分方案 Feed Forward部分的权重切分 张量并行(Tensor Parallel)的系统学习,可以参考这篇文章。笔者简单提醒2点: Attention部分和Feed Forward部分的均涉及2次权重切分和1次All Reduce通信。为使...
Input Embedding负责将前述包含4个元素的Token序列转换为维度为[4, N]的Embedding张量后,数个Transformer Block将Embbeding张量变换得到维度仍为[4, N]的特征张量,将最后一个Token(“快”)对应的特征向量通过最后的Linear升维到词表维度和通过Softmax归一化,得到预测的下一个Token的概率(Tensor对应维度为[1, M],...
这就意味着:即使是同一个样本过两次模型也会得到两个不同的 embedding。而因为同样的样本,那一定是相似的,模型输出的这两个 embedding 距离就应当尽可能的相近;反之,那些不同的输入样本过模型后得到的 embedding 就应当尽可能的被推远。 具体来讲,一个 batch 内每个句子会过 2 次模型,得到 2 * batch 个向量...
这就意味着:即使是同一个样本过两次模型也会得到两个不同的 embedding。而因为同样的样本,那一定是相似的,模型输出的这两个 embedding 距离就应当尽可能的相近;反之,那些不同的输入样本过模型后得到的 embedding 就应当尽可能的被推远。 具体来讲,一个 batch 内每个句子会过 2 次模型,得到 2 * batch 个向量...
://github.com/Microsoft/Recognizers-Text/blob/master/Patterns/English/English-DateTime.yaml) 中所述的延长 ISO 8601 日期/时间表示形式 valuestring 提取的文本表示的实际时间。 Detected Object 包含到的文本语言的详细信息。 展开 名称说明 confidence number(double) 置信分数介于 0 和 1 ...