如何不联网安装nomic-embed-text

<think>嗯，用户问的是如何在Linux系统上离线安装nomic-embed。首先，我需要回忆一下相关的资料。根据引用[2]，安装Nomic-Embed-Text-v1.5需要满足系统要求，比如操作系统和硬件，但具体的离线安装步骤并没有直接提到。不过，用户可能无法联网，所以在线安装的方法（比如用curl命令）不适用。 我应该先考虑常规的离线安装方法。通常，离线安装需要先下载安装包或模型文件，然后手动配置依赖。对于ollama，引用[1]提到在线安装是通过执行脚本，但离线的话可能需要下载deb或rpm包，不过用户这里问的是nomic-embed，可能指的是模型而不是软件本身。 Nomic-Embed是一个文本嵌入模型，可能通过ollama来运行。所以用户可能在已经安装了ollama的情况下，想离线下载模型。通常，ollama的模型默认从网上下载，离线的话需要手动导入。可能需要先在有网络的环境下载模型文件，然后传输到离线机器，再通过ollama加载。 另外，引用[2]提到需要安装必备软件和依赖项，比如Python、PyTorch等。在离线环境下，这些依赖可能需要预先下载好，用pip的离线安装方式，或者使用本地包。 总结步骤可能是：1. 在有网络的机器上下载模型文件和相关依赖；2. 将文件传输到离线Linux系统；3. 安装依赖；4. 加载模型。需要具体说明如何获取模型文件，比如通过ollama pull然后保存，或者从Hugging Face下载，再配置路径。同时，确保依赖项如libtorch等正确安装。可能还需要设置环境变量或修改配置文件，让ollama找到离线模型。 需要验证步骤是否正确，比如检查ollama是否识别本地模型，运行示例代码测试。还要提醒用户注意版本兼容性和路径问题。</think>### Linux系统离线安装Nomic-Embed-Text的步骤 #### 1. **准备工作：依赖项离线安装** 在离线环境中需提前准备以下依赖项： - **Python 3.8+**：通过源码编译或下载预编译二进制包 - **PyTorch库**：从官网下载对应版本（含CUDA支持）的`.whl`文件[^2] - **Hugging Face Transformers库**：下载离线安装包及依赖（如`tokenizers`, `datasets`） - **系统依赖**：使用`apt-offline`工具生成并安装缺失的系统包 例如，在有网络的机器上执行： ```bash pip download torch transformers --platform linux_x86_64 apt-offline set dependencies.sig --install-packages libopenblas-dev libomp-dev ``` #### 2. **模型文件离线获取** 通过以下方式获取模型文件： - **Hugging Face仓库**：从[huggingface.co/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5](https://huggingface.co/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5)下载`config.json`, `pytorch_model.bin`等文件 - **Ollama模型包**（若使用容器化部署）：在有网络环境中执行`ollama pull nomic-embed-text:v1.5`，将生成的模型文件从`~/.ollama/models`目录复制到离线环境 #### 3. **离线部署流程 **1. 传输文件到目标机器** 将准备好的依赖包、模型文件打包后通过U盘/内网传输到离线服务器 **2. 安装Python依赖** ```bash pip install --no-index --find-links=/path/to/offline_packages torch transformers ``` **3. 部署模型文件** 将模型文件放置到标准路径： ```bash mkdir -p ~/.cache/huggingface/hub cp -r nomic-embed-text-v1.5 ~/.cache/huggingface/hub/ ``` #### 4. **验证安装** 创建测试脚本`test_embedding.py`： ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", trust_remote_code=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5") inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.last_hidden_state.shape) # 应输出torch.Size([1, 8, 768]) ``` #### 注意事项 1. GPU支持需提前安装对应版本的CUDA驱动 2. 若使用Ollama框架，需修改`~/.ollama/config.json`添加本地模型路径 3. 内存不足时可启用内存交换空间： ```bash sudo fallocate -l 8G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ```

### Nomic-Embed-Text 离线使用方法 #### 安装环境配置 为了确保能够在离线环境中顺利运行 `nomic-embed-text` 模型，需提前准备好所需的依赖库和资源文件。由于目标是在无网络连接的情况下部署此模型，建议预先下载所有必要的 Python 包及其版本到本地存储设备中。 对于 `nomic-embed-text-v1.5` 版本而言，在线环境下通常通过 pip 工具来获取所需组件；而在离线场景下，则应先在一个联网机器上执行如下命令以收集这些包： ```bash pip download nomic-embed-text==1.5 -d ./offline_packages --no-deps ``` 这会把指定版本的软件包保存至当前目录下的 `./offline_packages/` 文件夹内[^3]。 #### 转移并安装依赖项 完成上述操作之后，将整个 `offline_packages` 文件夹复制到目标离线计算机上的相同路径位置。接着切换到该目录并通过下面这条指令一次性批量安装所有已下载好的.whl格式轮子文件： ```bash cd /path/to/offline_packages/ pip install *.whl ``` 注意这里假设读者已经具备了一个适当初始化过的Python虚拟环境，并且这个环境中尚未加载其他可能引起冲突的第三方模块。 #### 加载预训练模型 考虑到离线模式无法即时访问互联网拉取最新的权重参数，默认情况下应该事先从官方仓库克隆项目源码以及配套的数据集。具体做法是从有网的地方按照正常流程clone下来后拷贝过去给没网的电脑即可。 针对 `nomic-embed-text-v1.5` ，其提供了两种方式用于加载预训练模型：一种是直接利用内置函数读取默认路径中的二进制文件；另一种则是允许用户自定义传入特定位置作为输入源。当处于完全隔离状态时推荐采用后者以便更灵活地管理不同版本间的差异性。 ```python from nomic import EmbeddingModel model_path = '/local/path/to/pretrained/model' embedding_model = EmbeddingModel(model_name='nomic-embed-text', model_dir=model_path) ``` 以上就是有关于如何实现 `nomic-embed-text` 的离线化部署方案概述。