Modelos previamente entrenados

OCI Search con OpenSearch aloja varios modelos previamente entrenados OpenSearch. El soporte incorporado para estos modelos significa que no necesita importar el modelo, solo necesita registrar y desplegar el modelo para el cluster.

OpenSearch proporciona varios modelos entrenados previamente de código abierto para una gama de casos de uso de análisis y búsqueda de Machine Learning (AA). OCI Search con OpenSearch aloja los modelos previamente entrenados OpenSearch que se muestran en esta sección.

Transformadores de oraciones

Los modelos de transformador de frases asignan oraciones y párrafos a través de un espacio vectorial denso dimensional. El número de vectores depende del tipo de modelo. Puede utilizar estos modelos para clusters o búsqueda semántica.

Nombre de modelo Versión Dimensiones vectoriales Truncamiento automático Formato del script
huggingface/sentence-transformers/all-distilroberta-v1 1 Espacio vectorial denso de 768 dimensiones.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 1 Espacio vectorial denso de 384 dimensiones.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2 1 Espacio vectorial denso de 384 dimensiones.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 1 Espacio vectorial denso de 768 dimensiones.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/msmarco-distilbert-base-tas-b 1 Espacio vectorial denso de 768 dimensiones. Optimizado para la búsqueda semántica.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1 1 Espacio vectorial denso de 384 dimensiones. Diseñado para la búsqueda semántica y entrenado en 215 millones de pares de preguntas / respuestas.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 1 Espacio vectorial denso de 384 dimensiones.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L3-v2 1 Espacio vectorial denso de 384 dimensiones.

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NEXO

huggingface/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 1 Espacio vectorial denso de 384 dimensiones.

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NEXO