yishan-wang/snowflake-arctic-embed-m-v1.5-Q8_0-GGUF
Este modelo fue convertido al formato GGUF desde Snowflake/snowflake-arctic-embed-m-v1.5 usando llama.cpp a través del espacio GGUF-my-repo de ggml.ai. Consulte la tarjeta del modelo original para más detalles sobre el modelo.
Como usar
Con llama.cpp:
Instalar llama.cpp mediante brew (funciona en Mac y Linux)
brew install llama.cpp
Invocar el servidor llama.cpp o la CLI.
CLI:
llama-cli --hf-repo yishan-wang/snowflake-arctic-embed-m-v1.5-Q8_0-GGUF --hf-file snowflake-arctic-embed-m-v1.5-q8_0.gguf -p "El significado de la vida y el universo es"
Servidor:
llama-server --hf-repo yishan-wang/snowflake-arctic-embed-m-v1.5-Q8_0-GGUF --hf-file snowflake-arctic-embed-m-v1.5-q8_0.gguf -c 2048
Nota: También puedes usar este checkpoint directamente a través de los pasos de uso listados en el repositorio Llama.cpp.
Paso 1: Clonar llama.cpp desde GitHub.
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
Paso 2: Moverse a la carpeta llama.cpp y construirla con la bandera LLAMA_CURL=1 junto con otras banderas específicas de hardware (por ejemplo: LLAMA_CUDA=1 para GPUs Nvidia en Linux).
cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make
Paso 3: Ejecutar la inferencia a través del binario principal.
./llama-cli --hf-repo yishan-wang/snowflake-arctic-embed-m-v1.5-Q8_0-GGUF --hf-file snowflake-arctic-embed-m-v1.5-q8_0.gguf -p "El significado de la vida y el universo es"
O
./llama-server --hf-repo yishan-wang/snowflake-arctic-embed-m-v1.5-Q8_0-GGUF --hf-file snowflake-arctic-embed-m-v1.5-q8_0.gguf -c 2048
Funcionalidades
- Conversión al formato GGUF con llama.cpp
- Transformers.js
- Extracción de características
- Evaluación MTEB
- Modelo quantizado
Casos de uso
- Similitud de oraciones
- Evaluaciones de conjuntos de pruebas MTEB
- Extracción de características