ONNX 模型库
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
↓ 358.4K ♥ 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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文件 (9)

.gitattributes
README.md
config.json
model_optimized.onnx ONNX
ort_config.json
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer_config.json
vocab.txt