如何本地部署AI DeepSeek向量化Embedding模型

如何本地部署AI DeepSeek向量化Embedding模型

DeepSeek目前还没有向量化Embedding的模型，您可以使用下面方法部署向量化Embedding模型

Ollama 是一个用于本地部署和运行大型语言模型（LLMs）的工具，支持多种模型（如 LLaMA、Mistral 等）。如果你想在本地部署向量化 Embedding 模型并使用 Ollama 进行管理，以下是具体步骤：

1. 安装 Ollama

首先，确保你已经安装了 Ollama。如果尚未安装，可以参考以下步骤：

在 Linux/macOS 上安装：

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

在 Windows 上安装：

验证安装：

安装完成后，运行以下命令检查是否安装成功：

ollama --version

2. 下载 Embedding 模型

Ollama 支持多种模型，你可以选择一个适合的 Embedding 模型。例如：

  • LLaMA：轻量级且高效的模型。
  • Mistral：性能强大的开源模型。
  • 自定义模型：如果你有自己的 Embedding 模型，可以将其转换为 Ollama 支持的格式。

下载模型：

使用 ollama pull 命令下载模型。例如，下载 LLaMA 2：

ollama pull llama2

查看已下载的模型：

ollama list

3. 运行 Embedding 模型

使用 Ollama 运行模型并生成 Embedding 向量。

启动模型：

ollama run llama2

生成 Embedding：

在 Ollama 的交互式命令行中，输入文本并生成 Embedding。例如：

>>> 这是一个示例文本。

Ollama 会返回文本的 Embedding 向量（通常是浮点数数组）。

4. 通过 API 调用 Embedding 模型

Ollama 提供了 REST API，方便你通过代码调用模型生成 Embedding。

启动 Ollama 服务：

ollama serve

使用 API 生成 Embedding：

通过 HTTP 请求调用模型。例如，使用 curl：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "这是一个示例文本。"
}'

Python 示例：

使用 Python 调用 Ollama API：

import requests

url = "http://localhost:11434/api/generate"
data = {
    "model": "llama2",
    "prompt": "这是一个示例文本。"
}

response = requests.post(url, json=data)
embedding = response.json()["response"]
print(embedding)

5. 自定义 Embedding 模型

如果你有自己的 Embedding 模型，可以将其转换为 Ollama 支持的格式并加载。

步骤：

  1. 将模型转换为 ONNX 或 GGML 格式。
  2. 创建一个 Modelfile，定义模型的配置。
  3. 使用 ollama create 命令加载自定义模型。

例如，创建一个 Modelfile：

FROM ./path/to/your/model
PARAMETER temperature 0.7

然后加载模型：

ollama create my-embedding-model -f ./Modelfile

运行自定义模型：

ollama run my-embedding-model

6. 优化与加速

  • GPU 加速：如果你的机器有 GPU，Ollama 会自动利用 GPU 加速推理。
  • 量化：将模型量化为 4-bit 或 8-bit，以减少内存占用并提高速度。

量化模型：

使用 ollama quantize 命令量化模型：

ollama quantize llama2

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