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bge-large-en-v1.5-onnx

bge-large-en-v1.5模型的ONNX转化用于文本相似性和分类

项目bge-large-en-v1.5的ONNX版本,适用于文本分类和相似性搜索。使用FastEmbed工具进行推理,可实现灵活高效的文本嵌入,具备快速计算与高准确性,适合大规模文本数据分析场景。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架
C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习
T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架,融入了多项技术改进,如GEGLU激活函数和特定的模型架构,适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练,但在下游任务中表现出色,适合数据丰富的任务之后微调,为现有NLP任务提供了有效支持。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式,支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式,实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程,提升AI应用效率。作为行业标准,ONNX促进AI生态系统发展,为开发者和企业带来更多可能性。
acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型,提升语义相似度和检索效果
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度
acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异,尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能,为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具,支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型,提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化,以提升推理性能和存储效率。
AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法
AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型
AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数,进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理,已在众多语义相似度任务中表现卓越。
Llama-2-Onnx - Llama 2模型的ONNX优化版本
AI模型GithubLlama 2ONNX开源项目模型优化自然语言处理
此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模,支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面,方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示,支持多设备部署
GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化
此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示,无需torch或transformers,适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整,并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤,适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。
onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具
GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换
ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装,依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf,适用于Python 3.7及以上版本,提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。
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