Modelos Pré-treinados

O OCI Search com OpenSearch hospeda vários modelos pré-treinados do OpenSearch. O suporte incorporado a esses modelos significa que você não precisa importar o modelo, só precisa registrar e implantar o modelo para o cluster.

O OpenSearch fornece vários modelos pré-treinados de código aberto para uma variedade de casos de uso de pesquisa e análise de machine learning (ML). O OCI Search com OpenSearch hospeda os modelos pré-treinados OpenSearch listados nesta seção.

Transformadores de Sentenças

Modelos de transformador de frase mapeiam frases e parágrafos em um espaço vetorial denso dimensional. O número de vetores depende do tipo de modelo. Você pode usar esses modelos para clusterização ou pesquisa semântica.

Nome do modelo Versão Dimensões do vetor Truncamento automático Formato do script
huggingface/sentence-transformers/all-distilroberta-v1 1 Espaço vetorial denso de 768 dimensões. Sim

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huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 1 Espaço vetorial denso de 384 dimensões. Sim

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huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2 1 Espaço vetorial denso de 384 dimensões. Sim

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huggingface/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 1 Espaço vetorial denso de 768 dimensões. Sim

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huggingface/sentence-transformers/msmarco-distilbert-base-tas-b 1 Espaço vetorial denso de 768 dimensões. Otimizado para pesquisa semântica. Sim

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huggingface/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1 1 Espaço vetorial denso de 384 dimensões. Projetado para pesquisa semântica e treinado em 215 milhões de pares de perguntas/respostas. Sim

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huggingface/sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 1 Espaço vetorial denso de 384 dimensões. Sim

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huggingface/sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L3-v2 1 Espaço vetorial denso de 384 dimensões. Sim

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huggingface/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 1 Espaço vetorial denso de 384 dimensões. Sim

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