Ubuntu加载embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="GanymedeNil/text2vec-large-chinese",将模型路径更换问本地路径

如果您想将 HuggingFaceEmbeddings 的 model_name 更换为本地路径，可以使用 LocalModel 驱动程序。具体来说，您需要先将模型文件下载到本地，然后使用 LocalModel 驱动程序来加载模型。

以下是一个示例代码：

from transformers import LocalModel, HuggingFaceEmbeddings

# 将模型文件下载到本地
model_path = "/path/to/your/local/model"
# 指定本地模型路径
model = LocalModel(model_path)
# 加载本地模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model)

需要注意的是，模型文件的本地路径应该是绝对路径。另外，如果您的模型文件包含多个文件（如 config.json、pytorch_model.bin 等），则需要将这些文件都下载到本地，并将模型路径指定为包含这些文件的目录。

相关问题

embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="GanymedeNil/text2vec-large-chinese", model_kwargs={'device': "cuda"})改用模型本地路径

如果你已经下载了本地模型，你可以使用它的路径来替换`model_name`参数。假设你已经下载了`text2vec-large-chinese`模型并将其解压缩到了`/path/to/text2vec-large-chinese`，那么你可以这样使用本地路径：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model_path = '/path/to/text2vec-large-chinese'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)

sentence_transformer_model = SentenceTransformer(modules=[model, tokenizer])

这样你就可以使用本地模型路径来实例化HuggingFaceEmbeddings对象，并且使用它来生成句子嵌入了。

from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="GanymedeNil/text2vec-large-chinese", model_kwargs={'device': "cuda"})改用模型本地路径

如果你想在`langchain.embeddings.huggingface`包中使用本地路径加载Hugging Face模型，你需要先下载模型并将其保存到本地路径中。如果你已经下载了`text2vec-large-chinese`模型并将其解压缩到了`/path/to/text2vec-large-chinese`，你可以这样修改代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import os

model_path = '/path/to/text2vec-large-chinese'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)

sentence_transformer_model = SentenceTransformer(modules=[model, tokenizer])

这样就可以使用本地路径加载Hugging Face模型，并使用它生成句子嵌入。注意，如果你想在GPU上运行模型，你需要确保你的CUDA版本与PyTorch和Transformers库兼容，同时你也需要安装正确的CUDA版本的PyTorch和Transformers库。