Ce Msmarco MiniLM L6 V2

🚀 ONNX版cross-encoder/mcmarco-MiniLM-L6-v2

このモデルはsentence-transformersのモデルです。文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。このモデルのONNX版は、Metarankの再ランキング機能で意味的な類似度を計算するために作成されています。

Metarankのメインドキュメントを参照して、設定方法を確認してください。

概要

- type: field_match
  name: title_query_match
  rankingField: ranking.query
  itemField: item.title
  distance: cos 
  method:
    type: bert 
    model: metarank/all-MiniLM-L6-v2

🚀 クイックスタート

このモデルは、文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。ONNX版はMetarankの再ランキング機能で意味的な類似度を計算するために最適化されています。

✨ 主な機能

• 文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングする。
• クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できる。
• Metarankの再ランキング機能で意味的な類似度を計算するために最適化されている。

📦 インストール

モデルのビルド

$> pip install -r requirements.txt
$> python convert.py

============= Diagnostic Run torch.onnx.export version 2.0.0+cu117 =============
verbose: False, log level: Level.ERROR
======================= 0 NONE 0 NOTE 0 WARNING 0 ERROR ========================

📄 ライセンス

Apache 2.0