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
Сколько RAM требуется для модели?
Хочу запустить модель в качестве эмбеддера
Сколько RAM требуется для модели?
И отдельно, сколько vRAM требуется для модели?
Можно ли получить ответ?
Не совсем понимаю вопрос про RAM, у вас же модель на GPU?
Я писал:
❝ И отдельно, сколько vRAM требуется для модели?
Это как раз про память GPU
Напоминаю о вопросе
Всё ещё актуально
Можно получить ответ?
Минимально возможная конфигурация для запуска это 8gb vram/ram, но в таком случае не получится использовать батчи.
Вижу, что суммарный объём файлов .safetensors занимает 14 ГБ
Нужно как-то по особенному поднимать модель, чтобы она заняла 8gb vram/ram?
Да, модель тренировалась и валидировалась в формате bf16. В карточке модели есть пример запуска
model = AutoModel.from_pretrained(
'ai-sage/Giga-Embeddings-instruct',
attn_implementation="flash_attention_2",
torch_dtype=torch.bfloat16,
trust_remote_code=True
)
Если использовать этот аргумент при загрузке модели torch_dtype=torch.bfloat16, во время инференса она будет занимать 7gb вместо 14