Linux离线安装nomic-embed

<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 ```