deepseek的embedding模型

### DeepSeek 嵌入式模型的相关信息 DeepSeek 的嵌入式模型主要基于其强大的语言建模能力构建，用于生成高质量的向量表示。这些向量可以应用于多种场景，例如相似度计算、聚类分析以及推荐系统等[^1]。 #### 文档与教程资源 官方文档通常是最权威的信息来源之一。对于 DeepSeek Embedding Model，建议访问以下链接获取最新版本的支持材料和技术细节： - **GitHub 仓库**: 官方发布的代码库可能包含详细的 README 文件和示例脚本，帮助开发者快速上手。 - **API 参考手册**: 提供关于如何调用预训练模型接口的具体说明，包括输入参数配置及返回值解析。 此外，在学术论文或者技术博客中也可能找到有关其实现原理的文章介绍。比如某些研究者会分享他们利用此类工具完成特定任务的经验心得[^2]。 #### 实际应用中的考虑因素 当打算部署 deepseek embeddings 到生产环境时需注意几个方面: - 性能优化: 根据实际需求调整 batch size 和其他超参设置, 确保推理速度满足实时性要求. - 资源消耗: 大规模文本处理可能会占用较多内存/CPU/GPU资源, 需提前规划好硬件条件. 下面给出一段简单的 python 示例代码展示怎样加载并使用 pre-trained version 进行 sentence encoding: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepset/sentence_bert") model = AutoModel.from_pretrained("deepset/sentence_bert") def mean_pooling(model_output, attention_mask): token_embeddings = model_output[0] #First element of model_output contains all token embeddings input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float() sum_embeddings = torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) sum_mask = torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9) return sum_embeddings / sum_mask sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted."] encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt') with torch.no_grad(): model_outputs = model(**encoded_input) sentence_embeddings = mean_pooling(model_outputs, encoded_input['attention_mask']) print(sentence_embeddings) ``` 此段程序展示了通过 HuggingFace Transformers 库轻松获得句子级别的 embedding 向量的过程[^3].