Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 434 млн
Размер весов: 1,3 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 16 янв 2024

Ссылки

bge-large-en-v1.5-onnx

Сходство предложенийТекст → score9 профессий

Qdrant/bge-large-en-v1.5-onnx — это ONNX-порт модели BAAI/bge-large-en-v1.5, разработанной BAAI и подготовленной для использования в экосистеме Qdrant.

77 446скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для работы с текстом, включая задачи классификации текста и поиска по сходству.

Модель преобразует текстовые документы в числовые векторные представления, которые можно использовать для сравнения семантической близости документов и построения систем поиска. В README приведён пример инференса через библиотеку FastEmbed. Из доступных данных следует, что модель ориентирована на английский язык; размер, точная архитектура, длина контекста и другие технические характеристики не указаны.

Модель удобна для локального или инфраструктурного запуска в формате ONNX и интеграции с инструментами векторного поиска. Ограничения README не описывает, однако применимость к другим языкам, производительность и качество в конкретных сценариях требуют отдельной оценки. Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ONNX port of BAAI/bge-large-en-v1.5 for text classification and similarity searches.

Usage

Here's an example of performing inference using the model with FastEmbed.

from fastembed import TextEmbedding

documents = [
    "You should stay, study and sprint.",
    "History can only prepare us to be surprised yet again.",
]

model = TextEmbedding(model_name="BAAI/bge-large-en-v1.5")
embeddings = list(model.embed(documents))

# [
#     array([1.96449570e-02, 1.60677675e-02, 4.10149433e-02...]),
#     array([-1.56669170e-02, -1.66313536e-02, -6.84525725e-03...])
# ]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры: BertModel
Ревизия весов: e93b930