Robbert 2022 Dutch Sentence Transformers Onnx

🚀 LightEmbed/robbert-2022-dutch-sentence-transformers-onnx

このモデルは、文章埋め込み用のSentence TransformersモデルNetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformersのONNXバージョンです。速度と軽量性を最適化しており、sentence-transformersやtransformersなどの重いライブラリの代わりにonnxruntimeとtokenizersを利用することで、ライブラリサイズを小さく抑え、高速な実行を実現しています。以下にモデルの詳細を示します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、文章埋め込み用のSentence TransformersモデルNetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformersのONNXバージョンです。速度と軽量性が最適化されています。

✨ 主な機能

• 元のモデル: NetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformers
• 埋め込み次元数: 768
• 最大シーケンス長: 128
• ディスク上のファイルサイズ: 0.44 GB
• プーリングの組み込み: あり

このONNXモデルには、元の文章埋め込みモデルのすべてのコンポーネントが含まれています。 Transformer、Pooling

📦 インストール

LightEmbedをインストールすると、このモデルを簡単に使用できます。

pip install -U light-embed

💻 使用例

基本的な使用法

元のモデル名を使用してモデルを利用する例です。

from light_embed import TextEmbedding
sentences = [
    "This is an example sentence",
    "Each sentence is converted"
]

model = TextEmbedding('NetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformers')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

ONNXモデル名を使用してモデルを利用する例です。

from light_embed import TextEmbedding
sentences = [
    "This is an example sentence",
    "Each sentence is converted"
]

model = TextEmbedding('LightEmbed/robbert-2022-dutch-sentence-transformers-onnx')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📄 ライセンス

引用と作者

Binh Nguyen / binhcode25@gmail.com