Instructions to use ai-sage/Giga-Embeddings-instruct with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use ai-sage/Giga-Embeddings-instruct with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("ai-sage/Giga-Embeddings-instruct", trust_remote_code=True) sentences = [ "The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Transformers
How to use ai-sage/Giga-Embeddings-instruct with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("feature-extraction", model="ai-sage/Giga-Embeddings-instruct", trust_remote_code=True)# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("ai-sage/Giga-Embeddings-instruct", trust_remote_code=True, dtype="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Увеличение батча замедляет вычисление
Здравствуйте, при попытке увеличить количество пассаджей для обработки например на RTX 4090, снижается скорость вычисления. Чем больше батч, тем медленнее в расчете на одну строку.
Например. Подаю лист с 50 строками по 1000 токенов, обработка условно занимает 10 секунд.
Подаю в цикле лист с 1 строкой на 1000 токенов, но 50 раз и это занимает 5 секунд.
Такая проблема только от 1000 токенов
Например если батч из строк на 512 токенов, то увеличение батча приводит к производительности
Это естественные ограничения модели?
Проверьте потребление vRAM во время инференса. Есть подозрение, что у вас заканчивается vRAM и модель начинает выгружать данные в оперативную память, что приводит к сильному замедлению инференса.