Unicom 模型的 ONNX 移植版本，来自 open-metric-learning。

该模型旨在用于相似性搜索。

使用方法

以下是使用 FastEmbed 进行模型推理的示例。

from fastembed import ImageEmbedding

images = [
    "./path/to/image1.jpg",
    "./path/to/image2.jpg",
]

model = ImageEmbedding(model_name="Qdrant/Unicom-ViT-B-16")
embeddings = list(model.embed(images))

# [
#   array([ 1.70463976e-02, -3.60863991e-02,  1.24569749e-02, -4.28437591e-02 , ...], dtype=float32),
#   array([ 0.03675087,  0.00696867, -0.01495106, -0.02828627, ...], dtype=float32)
# ]