bge-base-en-v1.5-onnx-Q

BAAI/bge-base-en-v1.5的量化ONNX版本用于文本嵌入和相似度搜索

Huggingface 模型相似度搜索 BAAI/bge-base-en-v1.5 FastEmbed 嵌入模型 Github 开源项目文本分类

该项目提供了BAAI/bge-base-en-v1.5模型的量化ONNX版本，专注于文本嵌入和相似度搜索。通过FastEmbed库，用户可以轻松生成文本嵌入并进行相似度计算。量化后的模型在保持原有性能的基础上，显著提升了推理速度和资源效率，适用于需要高效文本处理的各种应用场景。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果

BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言

BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

jina-embeddings-v2-base-de - 德英双语文本嵌入模型，优化跨语言相似度计算和检索

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目数据分析文本分类模型模型评估

jina-embeddings-v2-base-de是一款针对德语和英语的双语文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现出色，尤其在文本分类、检索和聚类任务中效果显著。模型不仅能处理德语文本，还支持德英跨语言相似度计算，适用于多语言文本检索和相似度匹配等场景。

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型，支持语义搜索

GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型，将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对，可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码，从而计算点积相似度分数，实现相关性排序。除了基础功能外，该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理，能有效提升语义搜索效率，适用于不超过512词片的文本。

Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述

GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化

介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。

Nomic-embed-text-v1.5-Embedding-GGUF - 开源文本嵌入模型用于自然语言处理任务

Nomic-embed-text-v1.5-Embedding-GGUF是一个基于Apache-2.0许可的开源文本嵌入模型。该模型利用自然语言处理技术将文本转换为数值向量，可应用于文本分析、信息检索和机器学习等领域。模型采用GGUF格式，便于开发者和研究人员进行使用和二次开发。

multi-qa-mpnet-base-cos-v1 - 面向语义搜索的句子向量化模型

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入机器学习模型自然语言处理语义搜索

multi-qa-mpnet-base-cos-v1是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。该模型将句子和段落映射为768维向量，通过215M个多样化问答对训练而成。它支持句子相似度计算和特征提取，适用于信息检索和问答系统等应用。模型提供简洁API，可使用点积或余弦相似度计算文本相似度。

nomic-embed-vision-v1.5 - 高性能视觉嵌入模型实现多模态共享空间

GithubHuggingfacenomic-embed-vision-v1.5图像处理多模态嵌入模型开源项目模型模型训练

nomic-embed-vision-v1.5是一款视觉嵌入模型，与nomic-embed-text-v1.5共享嵌入空间。该模型在ImageNet零样本和Datacomp基准测试中表现出色，优于OpenAI CLIP和Jina CLIP。它支持多模态检索，适用于文本到图像的检索场景。开发者可通过Nomic嵌入API或Transformers库使用该模型生成嵌入。nomic-embed-vision-v1.5为多模态检索增强生成(RAG)应用提供了有力支持。

NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算

NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型，在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出，特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发，支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。

gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求

GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化

本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本，涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途，并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积，适配不同硬件和内存需求，使模型能在更多设备上运行。

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率

GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型

quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。

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