Qdrant/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-onnx-Q
Qdrant
Similitud de oraciones
Port ONNX cuantificado de sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 para la clasificación de texto y búsquedas de similitud.
Como usar
Aquí tienes un ejemplo de cómo realizar inferencias utilizando el modelo con FastEmbed.
from fastembed import TextEmbedding
documents = [
"You should stay, study and sprint.",
"History can only prepare us to be surprised yet again.",
]
model = TextEmbedding(model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
embeddings = list(model.embed(documents))
# [
# array([1.96449570e-02, 1.60677675e-02, 4.10149433e-02...]),
# array([-1.56669170e-02, -1.66313536e-02, -6.84525725e-03...])
# ]
Funcionalidades
- Transformers
- ONNX
- bert
- extractor de características
- inferencia de incrustaciones de texto
- endpoints compatibles
- licencia Apache-2.0
- región: US
Casos de uso
- Clasificación de textos
- Búsquedas de similitud