vectordb docker base

vectordb-docker-base

Python 3.10-Slim with vectordb（ vectordb2==0.1.9 ）。 AMD64は現時点でのみです。

この画像は、上部に他のアプリケーションを構築するためのベース画像として使用することを目的としているため、VectordB（および私がここに多数のユーザーケースを持っている）が必要な独立したアプリケーションは、1つの巨大な事前に構築されたレイヤーを引いてから、アプリケーション/展開ごとに上にマイナーレイヤーを追加できます。

タグ付き画像

サイズでソートされたタグ付き画像（最小から最大）：

• core -vectordb2のみ、ビルド中に独自のモデルをダウンロードする場合にこれを使用します。これはpython3 /opt/dependencies/initialize.py <HuggingFace model name> exを実行することで自動的に実行できます。 python3 /opt/dependencies/initialize.py TaylorAI/bge-micro-v2
• bge-small-en-v1.5インポートBAAI/BGE-SMALL-EN-V1.5、（+0.13GB、384寸法、512シーケンス長）
• bge-base-en-v1.5インポートBaai/BGE-Base-En-V1.5、（+0.44GB、768寸法、512シーケンス長）
• bge-large-en-v1.5インポートされたbaai/bge-large-en-v1.5、（+1.34gb、1024寸法、512シーケンス長）

詳細なパフォーマンスの比較については、MTEBをご覧ください。

メモ/メンテナンス

パフォーマンスの特性を微調整したい場合は、このレポのコピーを作成することをお勧めします。

これは私の個人的なプロジェクトのためであり、安定することは保証されていません。

リポジトリをクローンして独自に実行するだけで、とにかく自動構築されており、GitHubフリープランによく合います。