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fastembed-rs

基于Rust的无需Tokio依赖,支持同步操作的高效文本嵌入工具

FastEmbed-rs为基于Rust的高效文本嵌入工具,无需Tokio依赖,支持同步操作。允许使用Hugging Face等多种模型,并通过并行处理实现高效批量嵌入。支持加载自定义.ONNX模型,提供简洁API以快速实现文本嵌入和重排,适合追求高性能文本处理的开发者。

rsmpeg - 轻量级FFmpeg Rust绑定层 助力多媒体项目快速开发
FFmpegGithubRsmpegRust多媒体处理开源项目音视频编解码
rsmpeg是一个轻量级的FFmpeg Rust绑定层,专注于安全地封装FFmpeg内部API。该项目支持FFmpeg 6.*和7.*版本,要求Rust 1.70.0及以上。rsmpeg充分利用Rust语言特性,使开发者能够比使用FFmpeg C API更高效地构建稳定的多媒体应用。项目提供了简洁的配置流程和示例代码,便于快速上手和整合。
bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率
FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型
FlagEmbedding是一个开源项目,可将文本转换为低维密集向量,用于多种任务,如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布,没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理,并与大型语言模型(LLM)无缝集成,bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外,最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求,使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。
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。
mediapipe-rs - MediaPipe任务的Rust库 为WasmEdge WASI-NN提供支持
GithubMediaPipe-rsWasmEdge开源项目机器学习计算机视觉音频处理
mediapipe-rs是一个为WasmEdge WASI-NN设计的Rust库,实现MediaPipe任务。该库提供简单易用的API,支持多种视觉、音频和文本处理任务,包括对象检测、图像分类和手势识别等。它具有低开销和灵活性,支持TfLite模型,可在CPU、GPU和TPU上运行。mediapipe-rs为开发者提供了在WebAssembly环境中高效执行机器学习任务的解决方案。
fusen-rs - Rust实现的高性能微服务框架 支持多协议和跨语言调用
Dubbo3GithubRust-RPC框架SpringCloudfusen-rs开源项目微服务框架
fusen-rs是一个基于Rust开发的高性能微服务框架。它通过Rust宏实现高效的RPC调用,支持HTTP1、HTTP2等多种协议,并兼容Dubbo3和SpringCloud生态。框架可与Java项目进行服务注册发现和互相调用,还提供负载均衡、Aspect环绕通知等自定义组件功能,满足灵活的微服务开发需求。
bge-large-en-v1.5 - Transformers.js适配的ONNX模型及其应用简介
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js余弦相似度句子嵌入开源项目模型特征提取
该开源项目使用ONNX权重,以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道,用户能够高效计算句子嵌入,实现文本语义分析与快速检索,提升JavaScript环境下的文本处理效率。
SFR-Embedding-Mistral - 基于Mistral的开源多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB开源项目性能指标数据集机器学习模型模型评估
SFR-Embedding-Mistral是基于Mistral架构的多语言文本嵌入模型,通过MTEB基准测试验证其在文本分类、语义匹配和信息检索领域的性能表现。模型在AmazonPolarity分类测试中实现95.97%准确率,可用于多语言文本向量化处理。
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。
all-MiniLM-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型助力Web环境文本分析
GithubHuggingfaceONNX权重Transformers.js句向量嵌入计算开源项目模型特征提取
all-MiniLM-L6-v2是一款基于Transformers.js的轻量级句子嵌入模型。它使用ONNX权重,与Transformers.js完全兼容,适用于Web环境的文本分析。开发者可通过简洁的JavaScript代码创建特征提取管道,快速生成多个句子的标准化嵌入向量。该模型为自然语言处理提供了高效解决方案,尤其适合需要在浏览器中进行文本分析的应用场景。
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。
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