vectordb docker base

vectordb-docker bas

Python 3.10-Slim具有VectordB（ vectordb2==0.1.9 ）。 AMD64仅此时。

该图像旨在用作基本图像，以在其顶部构建其他应用程序，因此任何需要VectordB的独立应用程序（并且我在这里有许多用户）都可以拉出一组巨大的预制层，然后仅在每个应用程序/部署的顶部添加次要层。

标记的图像

标记的图像，按大小排序（最小到最大）：

• core仅在vectordb2中，如果您在构建过程中下载自己的模型，请使用此此操作，您可以通过运行python3 /opt/dependencies/initialize.py <HuggingFace model name> ex来自动执行。 python3 /opt/dependencies/initialize.py TaylorAI/bge-micro-v2
• bge-small-en-v1.5导入的baai/bge-small-en-v1.5（+0.13GB，384个维度，512序列长度）
• bge-base-en-v1.5进口的baai/bge-base-en-v1.5，（+0.44GB，768尺寸，512序列长度）
• bge-large-en-v1.5导入的baai/bge-large-en-v1.5，（+1.34GB，1024尺寸，512序列长度）

有关详细的性能比较，请查看MTEB。

笔记/维护

如果您想微调任何性能特征，我建议您自己制作此存储库的副本。

这是针对我的个人项目，不能保证稳定。

只需克隆仓库并运行自己的运行，无论如何它都是自动建造的，并且非常适合GitHub免费计划。