加速NLP推理：使用Intel®量化文本嵌入扩展

加速NLP推理：使用Intel®量化文本嵌入扩展

引言

在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入是实现许多下游任务的关键。然而，随着模型规模的增长，推理时间也随之增加。为此，Intel®推出了专门针对Transformer模型的扩展工具：Intel® Extension for Transformers（ITREX）。这款工具支持生成量化的文本嵌入模型，借助其高性能NLP后端——ITREX Neural Engine，我们可以在不损失精度的情况下显著加速模型的推理。本篇文章将深入介绍如何利用ITREX加载量化的BGE嵌入模型并提升其推理效率。

主要内容

量化嵌入模型

量化是一种减少模型复杂性的方法，通过将浮点运算转换为低精度整数运算来提升计算速度和降低内存占用。Intel的BGE（Bidirectional Global Embeddings）模型经过量化后，可以更高效地执行文本嵌入任务。

使用ITREX的优势

1. 性能提升：ITREX结合量化技术和优化的计算引擎，能够极大地提高嵌入生成的效率。
2. 保持精度：在量化过程中精心设计的方法确保嵌入精度不受显著影响。

代码示例

下面的示例展示了如何使用QuantizedBgeEmbeddings类加载和使用Intel®的量化BGE模型。

from langchain_community.embeddings import</