vectordb docker base

Vectordb-Docker-Base

Python 3.10-SLIM с VectordB ( vectordb2==0.1.9 ). AMD64 только в это время.

Это изображение предназначено для использования в качестве базового изображения для строительства других приложений сверху, поэтому любое независимое приложение, которое требует VectordB (и у меня есть несколько USECASES здесь) может вытащить один набор огромных предварительно построенных слоев, а затем добавлять только незначительные слои для каждого приложения/развертывания.

Tagged изображения

Тегированные изображения, отсортированные по размеру (наименьший до самого большого):

• core - Just VectordB2, используйте это, если вы загрузите свою собственную модель во время сборки, которую вы можете автоматически выполнять, запустив python3 /opt/dependencies/initialize.py <HuggingFace model name> Ex. python3 /opt/dependencies/initialize.py TaylorAI/bge-micro-v2
• bge-small-en-v1.5 -Импортный BAAI/BGE-SMALL-EN-V1.5, (+0,13 ГБ, 384 измерения, 512 длина последовательности)
• bge-base-en-v1.5 -Импортированный BAAI/BGE-BASE-EN-V1.5, (+0,44 ГБ, 768 измерения, 512 длина последовательности)
• bge-large-en-v1.5 -импортный BAAI/BGE-LARGE-EN-V1.5, (+1,34 ГБ, 1024 Размеры, 512 Длина последовательности)

Для получения подробного сравнения производительности, проверьте MTEB.

Примечания/обслуживание

Я рекомендую сделать собственную копию этого репо, если вы хотите точно настроить любые характеристики производительности.

Это для моих личных проектов и не гарантированно будет стабильным.

Просто клонируйте репо и запустите свой собственный, все в любом случае построено автоматически и хорошо вписывается в план без GitHub.