fastgpt部署xiaobu-embedding-v2部署

### 如何部署 Xiaobu-Embedding-V2 FastGPT 模型 #### 下载模型快照 为了开始部署过程，首先需要通过`modelscope`下载预训练的Xiaobu-Embedding-V2模型。此操作利用了`snapshot_download`函数来获取指定名称的模型文件。 ```python from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('maple77/xiaobu-embedding-v2') ``` 这段代码会返回保存模型的位置路径[^1]。 #### 准备环境依赖项 确保安装必要的Python库和其他软件包对于成功运行该模型至关重要。通常情况下，这些需求可以在项目的README文档中找到。一般而言，可能涉及到如下命令： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 其中requirements.txt包含了所有必需的第三方模块列表。 #### 加载并初始化模型实例 一旦拥有了本地副本以及适当设置好了工作环境之后，则可以加载这个预先训练过的神经网络架构到内存当中，并准备好接受输入数据进行推理计算。这部分逻辑往往被封装在一个简单的API接口内部实现。 ```python import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir) model = AutoModel.from_pretrained(model_dir) if torch.cuda.is_available(): model.to('cuda') ``` 上述脚本展示了怎样创建一个能够处理文本序列化工作的分词器对象(`AutoTokenizer`)和对应的Transformer编码层结构体(`AutoModel`). 如果存在可用GPU设备的话还会自动迁移整个运算流程至加速硬件上执行. #### 构建RESTful API服务端点 为了让外部应用程序可以通过HTTP请求访问已部署的服务，建议构建一个轻量级Web服务器作为中介桥梁连接两者之间。Flask框架是一个不错的选择因为它简单易用又不失灵活性。 ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/embed', methods=['POST']) def embed_text(): data = request.json.get('text') inputs = tokenizer(data, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device) outputs = model(**inputs)[0].mean(dim=1).detach().cpu().numpy() response = { 'success': True, 'data': outputs.tolist(), } return jsonify(response) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 这里定义了一个新的路由规则用于接收JSON格式的数据提交并通过调用之前建立起来的transformer pipeline完成实际的任务转换最后再把结果打包成易于解析的形式反馈回去给客户端程序使用. #### 启动服务 当一切就绪后就可以启动web server等待来自外界的查询指令了: ```bash python api_server.py ``` 此时应该能够在浏览器地址栏键入http://localhost:8080/查看是否正常运作；当然也可以借助curl工具发送测试性的post消息验证其功能正确性。