OpenVINO 公司

OpenVINO™ 是一个用于优化和部署 AI 推理的开源工具包。OpenVINO™ 运行时支持各种硬件设备，包括 x86 和 ARM CPU 以及 Intel GPU。它可以帮助提高计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务中的深度学习性能。

OpenVINO 可以通过以下方式支持 Hugging Face 嵌入模型OpenVINOEmbeddings类。如果您有 Intel GPU，则可以指定model_kwargs={"device": "GPU"}以对其运行推理。

%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet

Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

from langchain_community.embeddings import OpenVINOEmbeddings

API 参考：OpenVINOEmbeddings

model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
model_kwargs = {"device": "CPU"}
encode_kwargs = {"mean_pooling": True, "normalize_embeddings": True}

ov_embeddings = OpenVINOEmbeddings(
    model_name_or_path=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
)

text = "This is a test document."

query_result = ov_embeddings.embed_query(text)

query_result[:3]

[-0.048951778560876846, -0.03986183926463127, -0.02156277745962143]

doc_result = ov_embeddings.embed_documents([text])

导出 IR 模型

可以将嵌入模型导出为 OpenVINO IR 格式OVModelForFeatureExtraction，然后从本地文件夹加载模型。

from pathlib import Path

ov_model_dir = "all-mpnet-base-v2-ov"
if not Path(ov_model_dir).exists():
    ov_embeddings.save_model(ov_model_dir)

ov_embeddings = OpenVINOEmbeddings(
    model_name_or_path=ov_model_dir,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
)

Compiling the model to CPU ...

BGE 与 OpenVINO

我们还可以通过OpenVINOBgeEmbeddings类。

from langchain_community.embeddings import OpenVINOBgeEmbeddings

model_name = "BAAI/bge-small-en"
model_kwargs = {"device": "CPU"}
encode_kwargs = {"normalize_embeddings": True}
ov_embeddings = OpenVINOBgeEmbeddings(
    model_name_or_path=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
)

API 参考：OpenVINOBgeEmbeddings

embedding = ov_embeddings.embed_query("hi this is harrison")
len(embedding)

有关更多信息，请参阅：

嵌入模型概念指南
嵌入模型操作指南

导出 IR 模型

BGE 与 OpenVINO

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