ollama下载embedding
时间: 2025-05-15 19:00:43 浏览: 50
### 下载 Ollama Embedding 文件的方法
Ollama 是一种基于 LlamaCpp 构建的推理引擎,能够运行多种大型语言模型并支持 HuggingFace 平台上的多个开源模型[^1]。为了实现嵌入功能(Embeddings),通常会使用特定的向量表示模型来处理输入数据。在 RagLite 中配置 Ollama 的嵌入器时,可以通过指定 `embedder` 参数加载相应的 GGUF 格式的嵌入文件[^2]。
以下是下载和设置 Ollama Embedding 文件的具体方式:
#### 方法概述
要获取适合 Ollama 使用的嵌入文件,需访问提供这些预训练模型的资源库或平台。目前主流的方式是从 GitHub 或其他公开存储位置手动下载所需的 `.gguf` 文件,并将其放置到本地环境中以便调用。
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#### 步骤说明
1. **确认目标模型**
首先确定需要使用的嵌入模型名称及其版本号。例如,在上述例子中提到的是 `bge-m3-gguf/F16.gguf` 这一具体文件路径。这表明该嵌入模型采用了 BGE-M3 结构且精度为 F16 类型。
2. **查找官方链接**
转至相关项目的发布页面或者文档指南寻找确切地址。对于许多社区贡献项目而言,这类资产往往托管于如下几个地方之一:
- 模型作者个人主页;
- 维护者维护的专用仓库 (如 https://huggingface.co/);
- 第三方镜像站点。
3. **执行实际操作**
利用命令行工具完成自动化拉取过程更为便捷高效。下面给出一段 Python 示例代码用于演示这一流程:
```python
import requests
from pathlib import Path
def download_file(url, destination_folder="./models"):
local_filename = url.split('/')[-1]
dest_path = Path(destination_folder) / local_filename
if not dest_path.parent.exists():
dest_path.parent.mkdir(parents=True)
response = requests.get(url, stream=True)
with open(dest_path.as_posix(), 'wb') as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)
download_file("https://example.com/path/to/bge-m3-gguf/F16.gguf", "./my_models/")
print(f"File has been saved to {Path('./my_models/')}")
```
> 注意替换 `"https://example.com/path/to/bge-m3-gguf/F16.gguf"` 为你所找到的真实 URL 地址。
4. **验证安装情况**
完成传输之后再次核验其可用状态是否正常无误。可通过简单的读盘测试加以检验:
```bash
ls ./my_models/
file ./my_models/F16.gguf
du -sh ./my_models/F16.gguf
```
如果一切顺利,则证明已成功部署好所需组件!
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### 注意事项
尽管大多数情况下可以直接沿用既定方案解决问题,但仍可能存在某些特殊情况需要注意规避风险。比如不同架构下的兼容性差异可能会引发潜在冲突;又或者是网络环境受限条件下难以顺利完成整个抓取动作等问题都需要提前做好预案准备应对措施。
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