# 基于BAAI/bge-large-zh-v1.5模型的文本向量提取工具
参考模型地址:https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5
## 安装
|
### 方式一:本地python环境启动
安装所需软件包
```
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple -r requirements.txt
```
启动
```
python main.py
```
### 方式二:docker-compose一键安装
```
docker-compose up -d
```
注意:初次启动时需要下载模型文件,需要等待一段时间,具体看网速,可查看运行过程相关输出日志
## 环境变量
| 变量 | 解释 |
|-------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| EMBEDDING_PATH | 模型路径,可使用本地模型,一般指定huggingface上的模型,如默认使用:BAAI/bge-large-zh-v1.5模型,更多模型可参考文本向量化模型评估排名:https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard |
| EMBEDDING_HOST | 服务监听ip,默认:0.0.0.0 |
| EMBEDDING_PORT | 服务监听端口,默认:8000 |
| EMBEDDING_WORKERS | 服务工作进程数量,默认1,内存足够情况下可增大该值
## 相关接口
提供的接口:http://127.0.0.1:8000/v1/embeddings
与openai的embeddings接口兼容
参考:https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings
![](example.png)
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于BAAI/bge-large-zh-v1.5模型的文本向量提取工具(python)
共8个文件
txt:1个
py:1个
gitignore:1个
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5星 · 超过95%的资源 3 下载量 24 浏览量
2024-01-22
15:44:47
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方式一:本地python环境启动 安装所需软件包 pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple -r requirements.txt 启动 python main.py 方式二:docker-compose一键安装 docker-compose up -d 注意:初次启动时需要下载模型文件,需要等待一段时间,具体看网速,可查看运行过程相关输出日志 环境变量 变量 解释 EMBEDDING_PATH 模型路径,可使用本地模型,一般指定huggingface上的模型,如默认使用:BAAI/bge-large-zh-v1.5模型,更多模型可参考文本向量化模型评估排名:https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard EMBEDDING_HOST 服务监听ip,默认:0.0.0.0 EMBEDDING_PORT 服务监听端口,默认:8000 EMBEDDING_WORKERS 服务工作进程数量,默认1,内存足够情况下可增大该值
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hello_embedding-master.zip (8个子文件)
hello_embedding-master
example.png 44KB
main.py 3KB
LICENSE 11KB
docker-compose.yml 188B
Dockerfile 527B
requirements.txt 90B
.gitignore 35B
README.md 2KB
共 8 条
- 1
资源评论
- 新灬小子2024-04-25终于找到了超赞的宝藏资源,果断冲冲冲,支持!
- 这名字好2024-03-13感谢大佬分享的资源,对我启发很大,给了我新的灵感。
- 2301_763260492024-03-28资源太好了,解决了我当下遇到的难题,抱紧大佬的大腿~
十小大
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