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
时间: 2024-03-09 10:50:06 浏览: 46
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:
```python
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。
相关问题
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:
```python
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。
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。