🚀 ONNX版本的intfloat/e5-large-v2

这是一个句子转换模型，它能将句子和段落映射到一个N维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。

该模型使用 onnx-convert 工具进行转换，使用的参数如下：

python convert.sh --model_id intfloat/e5-large-v2 --quantize QInt8 --optimize 2

模型有两个可用版本：

• model.onnx - Float32版本，optimize=2
• model_opt2_QInt8.onnx - QInt8量化版本，optimize=2

🚀 快速开始

本项目主要是将 intfloat/e5-large-v2 模型转换为ONNX格式，方便后续使用。通过上述提供的转换命令，你可以轻松得到相应的ONNX模型版本。

✨ 主要特性

• 向量映射：能够将句子和段落映射到N维密集向量空间。
• 多任务适用：可用于聚类、语义搜索等多种自然语言处理任务。
• 多版本可选：提供Float32版本和QInt8量化版本，满足不同场景需求。

📦 安装指南

暂未提供安装相关内容，若有需要可参考 onnx-convert 工具的官方文档。

💻 使用示例

暂未提供使用示例代码。若后续需要使用该ONNX模型，可参考 onnx 相关库的使用文档。

📚 详细文档

暂未提供详细文档，你可以根据 onnx-convert 工具的说明来了解更多转换细节。

🔧 技术细节

暂未提供具体的技术实现细节。

📄 许可证

本项目采用Apache 2.0许可证。

模型相关信息