ollama开源embedding模型

### 如何部署 Ollama Embedding 模型 #### 选择合适的模型 在 Ollama 平台中，有多种嵌入模型可供选择，例如 `gemma`、`mofanke/acge_text_embedding` 和 `shaw/dmeta-embedding-zh` 等。不同的模型在性能、资源消耗以及中文支持上存在差异，因此应根据具体需求挑选最适配的模型[^2]。 #### 下载选定的模型 利用 Ollama 提供的命令行工具能够方便快捷地下载所需的嵌入模型。以 `gemma` 模型为例，只需执行如下指令即可完成下载操作： ```bash ollama pull gemma ``` 值得注意的是，在此过程中部分特殊模型或许会涉及到额外配置或是依赖项的要求。 #### 应用场景下的集成方法 一旦完成了模型文件的获取工作之后，则可以通过两种途径将其应用于实际项目当中——借助于 Ollama 命令行接口直接调用；或者是采用编程手段（比如通过 RESTful API 接口），将之无缝衔接到诸如 Spring Boot 这样的应用程序框架之内。对于后者而言，通常的做法是在工程里边加入必要的 SDK 或者客户端库作为依赖，并按照官方文档指导编写相应的初始化逻辑与业务处理流程代码片段。 #### 自定义模型的支持情况 如果目标是导入像 `acge_text_embedding` 这样未被收录进官方仓库里的第三方预训练权重参数集的话，那么就需要参照特定版本号对应的开发者指南来进行操作了。一般情况下，这类过程往往涉及到了解压缩归档包、调整环境变量设置等一系列前置准备工作[^3]。 #### 将 Hugging Face 上面发布的模型迁移到 Ollama 生态圈内 针对那些原本托管于 Hugging Face 社区平台上的流行开源作品来说，要想让它们能够在基于 Ollama 构建的服务端架构体系里面正常运作起来，就必须先经历一次格式转换的过程。具体的实现方式就是运用 Python 编写的脚本程序来读取原始数据结构并重新编码成兼容的目标形式，最后再保存至指定位置以便后续加载使用[^5]。

### 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。 --- #### 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！ --- ### 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。 ---