返回模型
说明文档
BAAI/bge-small-en-v1.5 的量化 ONNX 移植版本,用于文本分类和相似度搜索。
使用方法
以下是使用 FastEmbed 对模型进行推理的示例。
from fastembed import TextEmbedding
documents = [
"You should stay, study and sprint.",
"History can only prepare us to be surprised yet again.",
]
model = TextEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5")
embeddings = list(model.embed(documents))
# [
# array([
# 0.00611658, 0.00068912, -0.0203846, ..., -0.01751488, -0.01174267,
# 0.01463472
# ],
# dtype=float32),
# array([
# 0.00173448, -0.00329958, 0.01557874, ..., -0.01473586, 0.0281806,
# -0.00448205
# ],
# dtype=float32)
# ]
Qdrant/bge-small-en-v1.5-onnx-Q
作者 Qdrant
sentence-similarity
transformers
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♥ 2
创建时间: 2024-01-15 06:19:25+00:00
更新时间: 2024-07-15 12:50:23+00:00
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.gitattributes
README.md
config.json
model_optimized.onnx
ONNX
ort_config.json
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer_config.json
vocab.txt