我说的是HuggingFaceEmbedding接口啊，方法。我这样写会报错：settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name=model_path)

HuggingFace Embeddings并不是Hugging Face Transformers库中的直接接口，而是另一个第三方库，比如`sentence-transformers`，它提供了基于Transformer的文本嵌入服务。在`sentence-transformers`中，如果你想通过本地模型文件加载模型，应该使用`SentenceTransformer`类，而不是直接像Hugging Face那样使用`from_pretrained`方法。

假设你正在使用的`sentence-transformers`库，那么正确的加载方式可能会类似下面这样：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 确保已经安装了sentence-transformers
!pip install sentence-transformers

# 将'model_path'替换为你的本地模型路径
embedding_model = SentenceTransformer('path/to/local/model')

# 设置或赋值给settings对象
settings.embed_model = embedding_model

如果你遇到错误，可能是由于路径不对，模型不是预期的结构，或者库版本问题。检查一下模型文件的格式和位置是否正确，以及你的环境是否正确安装了所需的依赖。

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if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_units = [256, 128] # load data train_X, train_y, test_X, test_y, feature_columns, target_column = load_data(file_train, file_test, read_part, sample_num) # build model model = build_model(embed_dim, feature_columns, target_column, hidden_units) # train model train_model(model, train_X, train_y, test_X, test_y, batch_size, epoch, learning_rate) # save model model.save(model_path)

self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_model_dict["text2vec"], model_kwargs={'device': "cuda"})

这段代码中，您正在创建一个`HuggingFaceEmbeddings`对象，并将其存储在`self.embeddings`中。该对象的构造函数需要两个参数：`model_name`和`model_kwargs`。`model_name`指定要使用的嵌入模型的名称，`model_kwargs`是一个字典，其中包含用于初始化模型的其他参数。在这个特定的代码段中，`model_name`从`embedding_model_dict`字典中获取，`model_kwargs`指定将模型加载到GPU上。

如果您收到`'NoneType' object has no attribute 'embed_documents'`错误，可能是因为您正在尝试在一个空对象上调用`embed_documents`方法。请确认`HuggingFaceEmbeddings`对象已经正确初始化，并且其`embed_documents`方法已正确实现。您可以检查一下代码，看看是否有其他问题导致错误的发生。