SQAI/streetlight_sql_embedding2

Primero, instala la librería Sentence Transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego, puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia así:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el 🤗 Hub
model = SentenceTransformer('SQAI/streetlight_sql_embedding2')
# Ejecutar inferencia
oraciones = [
  'La tensión suministrada está por debajo del nivel de operación seguro para la luz de la calle (fallo)',
  '¿Cuál es el reciente suministro de voltaje CA a la luz de la calle y el código de la tarjeta SIM utilizado para su comunicación de red celular?',
  '¿Cuál fue el nivel de umbral más reciente establecido para detener el registro de eventos de parpadeo usando el código de la tarjeta SIM en la luz de la calle?'
]
embeddings = model.encode(oraciones)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Obtener las puntuaciones de similitud para las representaciones
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]