vectordb docker base

Vectordb-Docker-Base

Python 3.10-Slim mit VectordB ( vectordb2==0.1.9 ). AMD64 erst zu diesem Zeitpunkt.

Dieses Bild ist für die Verwendung als Basisbild zum Erstellen anderer Anwendungen vorgesehen. Daher kann jede unabhängige Anwendung, die VectordB benötigt (und für die ich hier eine Reihe von Verwendungen habe), einen Satz enormer vorgefertigter Ebenen und dann nur für jede Anwendung/Bereitstellung nur geringfügige Ebenen hinzuzufügen.

Markierte Bilder

Markierte Bilder, sortiert nach Größe (kleinste bis größte):

• core - JUR VECTORDB2, Verwenden Sie dies, wenn Sie Ihr eigenes Modell während des Builds herunterladen, was Sie automatisch durchführen können, indem Sie python3 /opt/dependencies/initialize.py <HuggingFace model name> Ex. python3 /opt/dependencies/initialize.py TaylorAI/bge-micro-v2
• bge-small-en-v1.5 -Importierte Baai/Bge-Small-en-V1.5, (+0,13 GB, 384 Abmessungen, 512 Sequenzlänge)
• bge-base-en-v1.5 -Importierte Baai/Bge-Base-en-V1.5, (+0,44 GB, 768 Abmessungen, 512 Sequenzlänge)
• bge-large-en-v1.5 -importierte baai/bge-large-en-v1.5, (+1,34 GB, 1024 Abmessungen, 512 Sequenzlänge)

Ausführliche Leistungsvergleiche finden Sie in MTEB.

Notizen/Wartung

Ich empfehle, Ihre eigene Kopie dieses Repo zu erstellen, wenn Sie alle Leistungsmerkmale einstellen möchten.

Dies ist für meine persönlichen Projekte und garantiert nicht garantiert stabil.

Klonen Sie einfach das Repo und laufen Sie Ihre eigenen.