引言
在数据科学和机器学习的世界中，能够高效地部署模型是取得成功的关键。Cloudflare Workers AI 为开发者提供了一种在 Cloudflare 网络边缘运行机器学习模型的绝佳途径。本文将介绍如何利用 Cloudflare Workers AI 部署文本嵌入模型，并提供完整的代码示例和解决方案。
主要内容
Cloudflare Workers AI 简介
Cloudflare 是一家知名的提供内容分发网络、网络安全和域名注册服务的公司。Cloudflare Workers AI 允许开发者通过 REST API 在其网络上运行机器学习模型，这使得模型推理的延迟和带宽消耗大大减少。
设置环境
要使用 Cloudflare Workers AI，首先需要设置 Cloudflare 帐号和 API 令牌。请参考 Cloudflare 的 官方文档 获取这些信息。
嵌入模型简介
Cloudflare 的 AI 文档列出了所有可用的文本嵌入模型。在本文中，我们将使用 @cf/baai/bge-small-en-v1.5 模型进行演示。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何设置和调用 Cloudflare Workers AI 的嵌入模型。
import getpass
from langchain_community.embeddings.cloudflare_workersai import CloudflareWorkersAIEmbeddings
# 获取用户输入的 Cloudflare 账号和 API 令牌
my_account_id = getpass.getpass("Enter your Cloudflare account ID:\n\n")
my_api_token = getpass.getpass("Enter your Cloudflare API token:\n\n")
# 创建 Cloudflare Workers AI 嵌入对象
embeddings = CloudflareWorkersAIEmbeddings(
account_id=my_account_id,
api_token=my_api_token,
model_name="@cf/baai/bge-small-en-v1.5"
)
# 单字符串嵌入
query_result = embeddings.embed_query("test")
print(len(query_result), query_result[:3]) # 输出嵌入结果部分
# 批量字符串嵌入
batch_query_result = embeddings.embed_documents(["test1", "test2", "test3"])
print(len(batch_query_result), len(batch_query_result[0])) # 输出嵌入批次结果
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
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网络限制：某些地区访问 Cloudflare 的服务可能受到限制。在这种情况下，可以考虑使用 API 代理服务 来提高访问稳定性。
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API 限额：确保你的账户有足够的 API 调用配额，否则可能会导致请求失败。
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模型选择：根据你的应用需求选择合适的模型，模型参数和性能会有所不同。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在 Cloudflare 网络上部署机器学习模型，并提供了完整的代码示例。对于想要深度了解嵌入模型的开发者，可以参考以下资源：
参考资料
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