Vortrainierte Modelle
OCI Search mit OpenSearch hostet verschiedene vortrainierte OpenSearch-Modelle. Die integrierte Unterstützung für diese Modelle bedeutet, dass Sie das Modell nicht importieren müssen, sondern nur das Modell für das Cluster registrieren und bereitstellen müssen.
OpenSearch bietet mehrere vortrainierte Open-Source-Modelle für eine Reihe von Anwendungsfällen für die Suche und Analyse von maschinellem Lernen (ML). OCI Search mit OpenSearch hostet die vortrainierten Modelle OpenSearch, die in diesem Abschnitt aufgeführt sind.
Satztransformatoren
Satztransformatormodelle ordnen Sätze und Absätze über einen dimensionalen dicht besetzten Vektorraum zu. Die Anzahl der Vektoren hängt vom Modelltyp ab. Sie können diese Modelle für Clustering oder semantische Suche verwenden.
Modellname | Version | Vektorabmessungen | Autom. Abschneiden | Skriptformat |
---|---|---|---|---|
huggingface/sentence-transformers/all-distilroberta-v1 |
1 | 768-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 |
1 | 384-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2 |
1 | 384-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 |
1 | 768-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/msmarco-distilbert-base-tas-b |
1 | 768-dimensionaler dichter Vektorraum. Optimiert für semantische Suche. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1 |
1 | 384-dimensionaler dichter Vektorraum. Entwickelt für semantische Suche und trainiert auf 215 Millionen Frage/Antwort-Paare. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 |
1 | 384-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L3-v2 |
1 | 384-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |
huggingface/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 |
1 | 384-dimensionaler dichter Vektorraum. | Ja |
TORCH_SCRIPT ONNX |