All MiniLM L6 V2 Onnx

🚀 onnx-models/all-MiniLM-L6-v2-onnx

這是 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 的 ONNX 移植版本，用於生成文本嵌入向量。該模型能高效地將文本轉換為固定維度的向量表示，在句子相似度計算等任務中表現出色。

✨ 主要特性

• 輕量級庫支持：藉助 light-embed 庫，使用該模型變得輕鬆簡單。
• 多模塊集成：ONNX 模型中集成了 Transformer、Pooling 和 Normalize 模塊，確保文本嵌入的準確性和高效性。

📦 安裝指南

若要使用此模型，需先安裝 light-embed 庫：

pip install -U light-embed

💻 使用示例

基礎用法

可以通過指定原始模型名稱來使用該模型：

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

model = TextEmbedding('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高級用法

也可以通過指定ONNX 模型名稱來使用該模型：

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

model = TextEmbedding('onnx-models/all-MiniLM-L6-v2-onnx')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 詳細文檔

模型詳情

📄 許可證

文檔中未提及許可證相關信息。

📄 引用與作者

作者：Binh Nguyen / binhcode25@gmail.com