fastembed

轻量且高速的Python文本嵌入式生成库，面向多模态支持

FastEmbed 文本嵌入 Qdrant ONNX Runtime 多语言模型 Github 开源项目

FastEmbed，一个为速度和效率优化的Python库，支持多语言且易于扩展的嵌入式模型生成工具，适用于服务器和GPU环境。简化高效编码，无需依赖庞大的数据下载，适用于多种数据类型和复杂任务，是开发精确嵌入系统的理想工具。

nomic-embed-text-v1 - 多语言文本嵌入模型适用于多种NLP任务

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nomic-embed-text-v1是一个文本嵌入模型，支持多语言处理和多种NLP任务。该模型在句子相似度、文本分类、聚类等任务中表现良好，可为下游应用提供文本表示。通过深度学习技术，该模型能够捕捉文本语义信息，为自然语言处理任务提供支持。

jina-embeddings-v3 - 多语言文本嵌入模型支持超过100种语言处理

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jina-embeddings-v3是一个多语言文本嵌入模型，支持超过100种语言的处理。该模型在句子相似度和检索任务中表现优异，能生成高质量的文本嵌入。在MTEB基准测试中，它在多个语言的相关任务上取得了优异成绩。适用于信息检索、文本分类和语义搜索等多种自然语言处理应用。模型的多语言能力使其成为处理跨语言NLP任务的理想选择。

bge-base-en-v1.5 - 高效英文文本嵌入模型支持语义搜索与相似度计算

GithubHuggingfaceONNX权重Transformers.js嵌入计算开源项目文本检索模型特征提取

bge-base-en-v1.5是一个基于Transformers.js的英文文本嵌入模型，专门用于语义搜索和文本相似度计算。该模型提供高效的特征提取功能，支持多句嵌入和余弦相似度计算。它易于集成到各种自然语言处理任务中，如信息检索、文档分类和语义匹配。开发者可通过简洁的JavaScript代码实现文本嵌入和相似度计算。

GIST-Embedding-v0 - 高性能句子嵌入模型支持多种自然语言处理任务

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GIST-Embedding-v0是一个句子嵌入模型，适用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中展现出良好性能，特别是在英语文本处理方面。它支持分类、检索和聚类等应用，为开发者提供了一个灵活的文本表示解决方案。

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。

fasttext-language-identification - 轻量级开源库实现217种语言的快速准确识别

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fastText是一个高效的开源文本分类和词向量学习库，能在普通硬件上快速训练模型并可压缩用于移动设备。其语言识别模型基于维基百科和Common Crawl数据，可识别217种语言。通过简单的Python代码，用户可实现语言检测并获取多语言概率输出。该库适用于需要快速、准确进行多语言文本处理的应用场景。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

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fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案

GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能

xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。

stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架

CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目

stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。

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