作者：来自 Elastic Valeriy Khakhutskyy
你是否想在 Elasticsearch 向量数据库之上构建 RAG 应用程序？你是否需要对大量数据使用语义搜索？你是否需要在隔离环境中本地运行？本文将向你展示如何操作。
Elasticsearch 提供了多种方法来为你的数据创建嵌入以进行对称搜索。最流行的方法之一是将 Elasticsearch open inference API 与 OpenAI、Cohere 或 Hugging Face 模型结合使用。这些平台支持许多可以在 GPU 上运行的大型、强大的嵌入模型。但是，第三方嵌入服务不适用于隔离系统，或者对有隐私问题和监管要求的客户不开放。
或者，你可以使用 ELSER 和 E5 在本地计算嵌入。这些嵌入模型在 CPU 上运行，并针对速度和内存使用进行了优化。它们也适用于隔离系统，可以在云中使用。但是，这些模型的性能不如在 GPU 上运行的模型。
如果你可以在本地计算数据的嵌入，那不是很棒吗？使用 LocalAI，你就可以做到这一点。LocalAI 是一个与 OpenAI API 兼容的免费开源推理服务器。它支持使用多个后端进行模型推理，包括用于嵌入的 Sentence Transformers 和用于文本生成的 llama.cpp。LocalAI 还支持 GPU 加速，因此你可以更快地计算嵌入。
本文将向你展示如何使用 LocalAI 计算数据的嵌入。我们将引导你完成设置 LocalAI、配置它以计算数据的嵌入以及运行它以生成嵌入的过程。你可以在笔记本电脑、隔离系统或任何需要计算嵌入的地方运行它。
我引起了你的兴趣吗？让我们开始吧！
步骤 1：使用 docker-compose 设置 LocalAI
要开始使用 LocalAI，你需要在计算机上安装 Docker 和 docker-compose。根据你的操作系统，你可能还需要安装 NVIDIA Container Toolkit 以在 Docker 容器内提供 GPU 支持。
旧版本不支持 NVIDIA 运行时指令，因此请确保安装了最新版本的 docker-compose：
1. sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.26.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
2. sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
检查 docker-compose 的版本：
docker-compose --version
你需要使用以下 docker-compose.yaml 配置文件
1. # file: docker-compose.yaml
2. services:
3. localai:
4. image: localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-12
5. container_name: localai
6. environment:
7. - MODELS_PATH=/models
8. - THREADS=8
9. ports:
10. - "8080:8080"
11. volumes:
12. - $HOME/models:/models
13. tty: true
14. stdin_open: true
15. restart: always
16. deploy:
17. resources:
18. reservations:
19. devices:
20. - driver: nvidia
21. count: all
22. capabilities: [gpu]
注意：
- 我们将 $HOME/models 目录挂载到容器内的 /models 目录。这是模型的存储位置。你需要调整要存储模型的目录的路径。
- 我们指定了用于推理的线程数和要使用的 GPU 数量。你可以根据硬件配置调整这些值。
第 2 步：配置 LocalAI 以使用 Sentence Transformers 模型
在本教程中，我们将使用 mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1，它目前在 MTEB 排行榜上排名第 4。但是，任何可以由 sentence-transformers 库加载的嵌入模型都可以以相同的方式工作。
创建目录 HOME/models/mxbai-embed-large-v1.yaml，内容如下：
1. # file: mxbai-embed-large-v1.yaml
2. name: mxbai-embed-large-v1
3. backend: sentencetransformers
4. embeddings: true
5. parameters:
6. model: mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1
步骤 3：启动 LocalAI 服务器
通过运行以下命令以分离模式启动 Docker 容器
docker-compose up -d
从你的 $HOME 目录。
通过运行 docker-compose ps 验证容器是否已正确启动。检查 localai 容器是否处于启动状态。
你应该看到类似于以下内容的输出：
1. ~$ docker-compose ps
2. WARN[0000] /home/valeriy/docker-compose.yaml: `version` is obsolete
3. NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS
4. localai localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-12 "/aio/entrypoint.sh" localai About a minute ago Up About a minute (health: starting) 0.0.0.0:8080->8080/tcp
如果出现问题，请检查日志。你还可以使用日志来验证 localai 是否可以看到 GPU。运行
docker logs localai
应该可以看到这样的信息：
1. $ docker logs localai
2. ===> LocalAI All-in-One (AIO) container starting...
3. NVIDIA GPU detected
4. Thu Mar 28 11:15:41 2024
5. +---------------------------------------------------------------------------------------+
6. | NVIDIA-SMI 535.86.10 Driver Version: 535.86.10 CUDA Version: 12.2 |
7. |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
8. | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
9. | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
10. | | | MIG M. |
11. |=========================================+======================+======================|
12. | 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
13. | N/A 59C P0 29W / 70W | 2MiB / 15360MiB | 6% Default |
14. | | | N/A |
15. +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
17. +---------------------------------------------------------------------------------------+
18. | Processes: |
19. | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
20. | ID ID Usage |
21. |=======================================================================================|
22. | No running processes found |
23. +---------------------------------------------------------------------------------------+
24. NVIDIA GPU detected. Attempting to find memory size...
25. Total GPU Memory: 15360 MiB
最后，你可以通过查询已安装模型的列表来验证推理服务器是否正常工作：
curl -k http://localhost:8080/v1/models
应该产生如下输出：
{"object":"list","data":[{"id":"tts-1","object":"model"},{"id":"text-embedding-ada-002","object":"model"},{"id":"gpt-4","object":"model"},{"id":"whisper-1","object":"model"},{"id":"stablediffusion","object":"model"},{"id":"gpt-4-vision-preview","object":"model"},{"id":"MODEL_CARD","object":"model"},{"id":"llava-v1.6-7b-mmproj-f16.gguf","object":"model"},{"id":"voice-en-us-amy-low.tar.gz","object":"model"}]}
步骤 4：创建 Elasticsearch _inference 服务
我们已经创建并配置了 LocalAI 推理服务器。由于它是 OpenAI 推理服务器的直接替代品，我们可以在 Elasticsearch 中创建一个新的 openai 推理服务。Elasticsearch 8.14 中实现了对此功能的支持。
要创建新的推理服务，请在 Kibana 中打开 Dev Tools 并运行以下命令：
1. PUT _inference/text_embedding/mxbai-embed-large-v1
2. {
3. "service": "openai",
4. "service_settings": {
5. "model_id": "mxbai-embed-large-v1",
6. "url": "http://localhost:8080/embeddings",
7. "api_key": "ignored"
8. }
9. }
注意：
- api_key 参数是 openai 服务所必需的，必须设置，但具体值对我们的 LocalAI 服务并不重要。
- 对于大型模型，如果模型首次下载到 LocalAI 服务器需要很长时间，则 PUT 请求最初可能会超时。只需在短时间内重试 PUT 请求即可。
最后，你可以验证推理服务是否正常工作：
1. POST _inference/text_embedding/mxbai-embed-large-v1
2. {
3. "input": "It takes all the running you can do, to keep in the same place. If you want to get somewhere else, you must run at least twice as fast as that!"
4. }
应该产生如下输出：
1. {
2. "text_embedding": [
3. {
4. "embedding": [
5. -0.028375082,
6. 0.6544269,
7. 0.1583663,
8. 0.88167363,
9. 0.5215657,
10. 0.05415681,
11. 0.62085253,
12. 0.069351405,
13. 0.29407632,
14. 0.51018727,
15. 0.8183201,
16. ...
17. ]
18. }
19. ]
20. }
结论
按照本文中的步骤，你可以设置 LocalAI，使用 GPU 加速计算数据的嵌入，而无需依赖第三方推理服务。借助 LocalAI，在隔离环境中或有隐私问题的 Elasticsearch 用户可以利用世界一流的向量数据库来开发他们的 RAG 应用程序，而无需牺牲计算性能或选择最适合其需求的 AI 模型的能力。
立即尝试使用 Elastic Stack 构建你自己的 RAG 应用程序：在云端、隔离环境中或在你的笔记本电脑上！
准备好自己尝试了吗？开始免费试用。
希望将 RAG 构建到你的应用程序中？想尝试使用矢量数据库的不同 LLM 吗？
查看我们在 Github 上为 LangChain、Cohere 等提供的示例笔记本，并立即加入 Elasticsearch Relevance Engine 培训。
原文：LocalAI for GPU-Powered Text Embeddings in Air-Gapped Environments — Elastic Search Labs
