Docker安装嵌入框架Text Embeddings Inference (TEI)

解锁文本嵌入的威力:使用Hugging Face的Text Embeddings Inference 使用Hugging Face的Text Embeddings Inference工具,使得文本嵌入的部署和使用变得更加简单高效。希望通过这篇文章,你能够更好地理解和使用TEI,并在你的NLP项目中发挥其强大的功能。Hugging Face官方文档LangChain官方指南Docker使用教程。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了使用Docker安装Text Embeddings Inference (TEI)的方法。TEI是HuggingFace研发的工具包,用于部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型,兼容OpenAI嵌入模型规范。安装方式分在线和离线,国内因网络问题需离线安装,还提到了访问rerank接口及接口文档。

Docker安装Text Embeddings Inference (TEI)

1 简单介绍

文本嵌入推理(TEI,Text Embeddings Inference )是HuggingFace研发的一个用于部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型的工具包。TEI兼容OpenAI的嵌入模型的规范。

# 官网地址
https://hf-mirror.com/docs/text-embeddings-inference/index

# Github地址
https://github.com/huggingface/text-embeddings-inference

2 Docker安装

在线安装

⚠️ 容器会联网自动从Hugging Face把BAAI/bge-reranker-large模型下载到/data的目录下,国内无法直接下载。

docker run -itd \
--name text-embeddings-inference \
--gpus all \
-p 8080:80 \
-v /home/data:/data \
ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:1.6 \
--model-id BAAI/bge-reranker-large

离线安装

⚠️ 安装方法的思路。

(1)在国内的ModelScope上下载BAAI/bge-reranker-large模型;

(2)将BAAI/bge-reranker-large模型放在宿主机的/home/data目录下(注意不要模型前面的BAAI);

(3)宿主机模型目录:📁/home/data/bge-reranker-large。

# -v:宿主机共享目录, 宿主机目录:"/home/data",容器中的目录"/data"存在模型的目录;
# --model-id:指定模型的路径或者模型编号,对应容器中的"/data"目录
#            其中容器的"/data/bge-reranker-large"对应宿主机"/home/data/bge-reranker-large"

docker run -itd \
--name text-embeddings-inference \
--gpus all \
-p 8080:80 \
-v /home/data:/data \
ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:1.6 \
--model-id /data/bge-reranker-large

访问rerank接口

curl http://127.0.0.1:8080/rerank \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "query":"What is Deep Learning?", 
    "texts": ["Deep Learning is not...", "Deep learning is..."], 
    "raw_scores": false
}'

在这里插入图片描述

接口文档

# Text Embedding Webserver的Swagger接口
http://192.168.137.64:8080/docs/

在这里插入图片描述

文本向量化推理框架(TEI)使用说明 (TEI)是Huggingface发布的一个用于部署和服务开源Text Embedding、Sequence Classification 和 Re-Ranking模型的工具包。相较于原生Transformers它可显著提升推理速度,并便于部署为推理服务。 阅读详情

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MasonYyp
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