/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
jina-embeddings-v2-base-code
Опубликована
12 дек 2024

jina-embeddings-v2-base-code-Q8_0-GGUF

ЭмбеддингиТекст → embedding13 профессий

Jina Embeddings v2 Base Code Q8_0 GGUF — это квантизированная версия модели для создания векторных представлений текста и исходного кода.

1 751скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 дек 2024

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

Исходную модель разработала команда Jina AI, а данный вариант был конвертирован из jinaai/jina-embeddings-v2-base-code в формат GGUF с помощью llama.cpp и инструмента GGUF-my-repo. Модель предназначена для задач семантического поиска, сравнения сходства предложений, извлечения признаков и работы с кодом, включая сценарии, совместимые с llama.cpp.

В карточке указано, что модель ориентирована на английский язык; точные сведения об архитектуре, количестве параметров, размерности эмбеддингов, поддерживаемой длине контекста и наборе модальностей не приведены. Квантование Q8_0 позволяет использовать модель в компактном формате, однако характеристики качества и влияние квантования в README не описаны. Для запуска требуется llama.cpp; доступен режим CLI и серверный режим. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ngxson/jina-embeddings-v2-base-code-Q8_0-GGUF

This model was converted to GGUF format from jinaai/jina-embeddings-v2-base-code using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo ngxson/jina-embeddings-v2-base-code-Q8_0-GGUF --hf-file jina-embeddings-v2-base-code-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo ngxson/jina-embeddings-v2-base-code-Q8_0-GGUF --hf-file jina-embeddings-v2-base-code-q8_0.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo ngxson/jina-embeddings-v2-base-code-Q8_0-GGUF --hf-file jina-embeddings-v2-base-code-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

or

./llama-server --hf-repo ngxson/jina-embeddings-v2-base-code-Q8_0-GGUF --hf-file jina-embeddings-v2-base-code-q8_0.gguf -c 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
05e79e9

0 моделей