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通义千问部署embedding模型

时间: 2025-04-25 21:09:14 浏览: 58

### 部署通义千问 Embedding 模型的方法为了部署通义千问的Embedding模型，通常会涉及到选择合适的环境配置、安装必要的依赖库以及加载预训练模型。具体操作如下：对于本地化部署而言，在项目中默认使用的嵌入式模型如`moka-ai/m3e-base`可以作为实例[^3]。 #### 准备工作确保环境中已安装Python及相关开发工具链；根据官方文档或README文件准备所需的硬件资源，比如GPU支持情况等。 #### 安装依赖项通过pip或其他包管理器安装必需的软件包，这可能包括transformers库以及其他辅助性的机器学习框架组件。 ```bash pip install transformers torch sentence-transformers ``` #### 加载并测试模型编写简单的脚本来验证模型能否正常加载与推理： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util model_name = 'moka-ai/m3e-base' model = SentenceTransformer(model_name) sentences = ['This framework generates embeddings for each input sentence', 'Sentences are passed as a list of string.', 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # 输出应显示批次大小和特征维度的信息 ``` 完成上述步骤后即可实现对通义千问Embedding模型的成功部署，并能够对其进行基本的功能性调用。

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