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其他

Nomic-Embed-Text

输入多段英文文本,输出 512 维归一化语义向量与相似度矩阵。

部署到自己的板卡
QCS6490
需适配
QCS8550
23.5msFP16
IQ9
需适配
IQ8
需适配

机房真机实测,全部精度 ›

板卡实测

真机处理时延的中位数。多阶段模型计入各阶段处理,生成模型的耗时受输入和输出长度影响。

板卡精度速度峰值内存
QCS6490—需适配—
QCS8550FP16默认23.5 ms399 MB
IQ9QCS9075—需适配—
IQ8QCS8275—需适配—

部署指南

  1. 1

    在工作流中跑通

    用样例或自己的输入在机房的QCS8550 上运行,确认结果和速度。

  2. 2

    导出工程

    在工作流右上角选择「导出」,下载工程包。模型与样例按 sha256 锁定,前后处理与网站运行时一致。

  3. 3

    在板卡上安装运行库

    把工程拷到QCS8550(ARM64、Python 3.10 的 AidLux 环境,AidLux ≥ 2.0),在工程目录下载并校验已验证的配套运行库。

    python3 install-sdk.py
  4. 4

    只需要模型文件?

    各板卡的构建也发布在 Hugging Face ↗,按芯片下载,文件与工程包中的完全一致。

    hf download APLUX-Agora/Nomic-Embed-Text --include "targets/QCS8550/*" --local-dir ./resources
  5. 5

    运行

    结果写入 outputs/,并打印每块积木的耗时。工程通过官方 AidLite 接口加载模型,代码完整随包提供。

    python3 app/pipeline.py --sdk-root .sdk --input 你的文件
AidLux 开发文档 ↗

规格

任务
其他
来源
Model Farm
已知限制
每行一段英文文本,每次 1 至 8 段,合计最多 2000 字符;每段连同 CLS/SEP 最多 128 token。本构建在 QNN 图中已包含 mean pooling、LayerNorm、512 维 Matryoshka 与 L2,不重复套用 BGE 的 CLS 池化。可按检索用途在原文中自行加入 search_query: 或 search_document: 前缀;余弦相似度不是匹配概率。当前仅 X1 FP16。
许可证
—
版本
1.0.0