vectordb docker base

vectordb-docker-Base

Python 3.10-slim com vectordb ( vectordb2==0.1.9 ). AMD64 apenas neste momento.

Esta imagem é destinada ao uso como uma imagem base para criar outros aplicativos, portanto, qualquer aplicativo independente que precise do VectordB (e de quem tenho várias casas de uso aqui) pode puxar um conjunto de enormes camadas pré -edificadas e adicionar apenas camadas menores na parte superior para cada aplicação/implantação.

Imagens marcadas

Imagens marcadas, classificadas por tamanho (menor para maior):

• core - Just VectordB2, use isso se você baixar seu próprio modelo durante a construção, o que você pode fazer automaticamente executando python3 /opt/dependencies/initialize.py <HuggingFace model name> ex. python3 /opt/dependencies/initialize.py TaylorAI/bge-micro-v2
• bge-small-en-v1.5 -Baai/bge-en-v1.5 importado, (+0,13 GB, 384 dimensões, 512 comprimento da sequência)
• bge-base-en-v1.5 -Baai/BGE-en-V1.5 importado, (+0,44 GB, 768 dimensões, 512 comprimento da sequência)
• bge-large-en-v1.5 -Baai/BGE-Large-en-V1.5 importado, (+1,34 GB, 1024 dimensões, 512 comprimento da sequência)

Para comparações detalhadas de desempenho, consulte o MTEB.

Notas/manutenção

Eu recomendo fazer sua própria cópia deste repositório, se você quiser ajustar qualquer característica de desempenho.

Isso é para meus projetos pessoais e não é garantido que seja estável.

Basta clonar o repositório e executar o seu próprio, é tudo construído automaticamente e se encaixa bem no plano livre do Github.