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wzjs 2025/7/30 19:53:02

公司网站设计与制,seo外包优化网站,宝鸡小外贸网站建设,wap门户网站沉湎过往，恐惧将来，都不如珍惜眼前。往昔是烟，明日是雾，当下才是实实在在的生活。一、BGE-M3 模型 BGE-M3（BAAI General Embedding-M3）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的多语…

沉湎过往，恐惧将来，都不如珍惜眼前。往昔是烟，明日是雾，当下才是实实在在的生活。

一、BGE-M3 模型

BGE-M3（BAAI General Embedding-M3）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的多语言、多功能文本嵌入模型，支持稠密检索、稀疏检索和多向量检索三种模式。该模型基于大规模预训练，适用于跨语言语义匹配、信息检索等任务，在 MTEB 等基准测试中表现优异。

二、Docker 与 vLLM 的作用

Docker 提供容器化环境，解决依赖冲突和部署一致性问题，适合快速部署复杂模型。
vLLM 是高效推理框架，针对大语言模型优化，支持高吞吐量推理和显存管理，能加速 BGE-M3 这类大规模模型的本地运行。

三、本地运行的核心优势

隐私保护：数据无需上传云端，适合敏感场景。
定制化：可调整模型参数或微调以适应特定任务。
成本可控：长期使用比云服务成本更低。

此方案适合开发者、研究人员快速验证 BGE-M3 能力，或集成到本地 NLP pipeline 中。

四、Docker 安装与配置

下载并执行 Docker 官方安装脚本：

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

配置国内 Docker 镜像源与 GPU：

vim /etc/docker/daemon.json

{"dns": ["8.8.8.8","8.8.4.4"],"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io/","https://huecker.io/","https://dockerhub.timeweb.cloud","https://noohub.ru/","https://dockerproxy.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://docker.nju.edu.cn","https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com"],"runtimes": {"nvidia": {"args": [],"path": "nvidia-container-runtime"}}
}

五、使用 vLLM 官方 Docker 镜像

vLLM 提供了用于部署的官方 Docker 镜像，该镜像可用于运行与 OpenAI 兼容的服务器，官方示例脚本如下：

docker run --runtime nvidia --gpus all \-v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \--env "HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=<secret>" \-p 8000:8000 \--ipc=host \vllm/vllm-openai:latest \--model mistralai/Mistral-7B-v0.1

官方脚本从 huggingface 下载模型，可能会遇到网络问题，因此我们从 modelscope 下载 bge-m3，对脚本修改一点点细节：

docker run --name bge-m3 -d --runtime nvidia --gpus all \-v ~/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope \--env "VLLM_USE_MODELSCOPE=True" \-p 8000:8000 \--ipc=host \vllm/vllm-openai:latest \--model BAAI/bge-m3  \--gpu_memory_utilization 0.9

这里我们可以使用 ipc=host 标志或 --shm-size 标志来允许容器访问主机的共享内存。vLLM 使用 PyTorch，它在底层使用共享内存来在进程之间共享数据，特别是对于张量并行推理。镜像标签 (vllm/vllm-openai:latest) 之后添加引擎参数 (engine-args)。

在这里插入图片描述

六、文本嵌入测试

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore
import os# 设置环境变量
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "http://localhost:8000/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "EMPTY"# 加载文档
file_path = "../langchain/data/0001.pdf"
loader = PyPDFLoader(file_path)
docs = loader.load()
print(f"文档页数：{len(docs)} 页")# 切割文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100, add_start_index=True
)
all_splits = text_splitter.split_documents(docs)len(all_splits)# 嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="BAAI/bge-m3")# 向量存储
vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings)
ids = vector_store.add_documents(documents=all_splits)#向量查询
results = vector_store.similarity_search("混凝土"
)print(results[0])