Multilingual E5 Large Instruct GGUF

🚀 多语言e5大指令Q8_0-GGUF模型

本项目的模型是基于intfloat/multilingual-e5-large-instruct，通过llama.cpp并借助ggml.ai的GGUF-my-repo空间转换为GGUF格式的。它能够处理多种语言的任务，为跨语言的文本处理提供了强大的支持。

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模型信息

模型评估结果

该模型在多个数据集和任务上进行了评估，以下是部分任务和数据集的评估指标：

• 分类任务：在多个分类数据集上有不同的准确率、AP和F1值。例如在MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)数据集上，准确率为76.23880597014924。
• 检索任务：在多个检索数据集上有不同的MAP、MRR、NDCG等指标。例如在MTEB ArguAna数据集上，MAP@1为31.721。
• 聚类任务：在多个聚类数据集上有不同的V-measure值。例如在MTEB ArxivClusteringP2P数据集上，V-measure为46.40419580759799。

使用llama.cpp

安装llama.cpp

通过brew（适用于Mac和Linux）安装llama.cpp：

brew install llama.cpp

调用llama.cpp服务器或CLI

CLI方式

llama-cli --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

服务器方式

llama-server --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -c 2048

另一种使用步骤

步骤1：从GitHub克隆llama.cpp

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

步骤2：进入llama.cpp文件夹并编译

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

步骤3：通过主二进制文件进行推理

./llama-cli --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

或者

./llama-server --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -c 2048

注意事项

如需了解该模型的更多详细信息，请参考原始模型卡片。同时，你也可以直接通过Llama.cpp仓库中列出的使用步骤来使用此模型。