MaxKB 如何对接本地向量模型

一、下载向量模型

在对接向量模型之前,先去下载好对应的模型:https://huggingface.co/

(注意:下载模型需要使用魔法,最好使用网络稳定一点的。)

二、上传模型到服务器

下载好模型之后,上传到部署MaxKB的服务器上。

2.1 创建 model 文件夹

bash 复制代码
## 创建 model 文件夹
mkdir /opt/maxkb/model  

2.2 修改docker-compose.yaml,添加volume挂载点

bash 复制代码
## 修改docker-compose.yaml,添加volume挂载点
version: "2.1"
services:
  maxkb:
    container_name: maxkb
    hostname: maxkb
    restart: always
    image: ${MAXKB_IMAGE_REPOSITORY}/maxkb-pro:${MAXKB_VERSION}
    ports:
      - "${MAXKB_PORT}:8080"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "localhost:8080"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 120
    volumes:
      - /tmp:/tmp
      - ${MAXKB_BASE}/maxkb/logs:/opt/maxkb/app/data/logs
      - mk-model-data:/opt/maxkb/model
    env_file:
      - ${MAXKB_BASE}/maxkb/conf/maxkb.env
    depends_on:
      pgsql:
        condition: service_healthy
    networks:
      - maxkb-network
    entrypoint: ["docker-entrypoint.sh"]
    command: "python /opt/maxkb/app/main.py start"

networks:
  maxkb-network:
    driver: bridge
    ipam:
      driver: default

volumes:
  mk-model-data:
    driver_opts:
      type: none
      device: ${MAXKB_BASE}/maxkb/model
      o: bind
bash 复制代码
## 添加完之后重新启动
docker-compose -f docker-compose.yml  -f docker-compose-pgsql.yml  up -d 

##  等一会查看一下状态
docker  ps 

2.3 检查mode文件夹是否有maxkb的默认模型

2.4 把下载好的向量模型放到model文件夹下

bash 复制代码
## 把下载的模型放到model当中
cp -R  /opt/models--moka-ai--m3e-large /opt/maxkb/model

注意!注意!注意:后续下载新的模型只需要放到model文件夹下面即可。

三、配置本地向量模型

3.1 添加模型

系统管理->模型设置->本地模型->"添加模型"

添加好之后如图:

3.1.1 参数详情:

模型名字: 自定义模型名字(填写自己模型名字就好)
模型类型: 选择"向量模型"
基础模型: 此处需要注意,要手动填写对应的模型地址。

例如:

bash 复制代码
/opt/maxkb/model/models--moka-ai--m3e-large/snapshots/12900375086c37ba5d83d1e417b21dc7d1d1f388

所填写的地址必须要有,pytorch_model.bin、tokenizer_config.json、tokenizer.json 等这些文件

不同的模型,路径应该有所不同,根据实际情况修改
模型目录: 默认跟"基础模型"路径一致

3.2 使用自定义模型

在创建知识库的时候,指定向量模型即可

相关推荐
战族狼魂4 小时前
高频面试题精选:分治与AI Agent架构
人工智能·算法·大模型·大语言模型
GPUStack10 小时前
Day 0 实测|在 GPUStack 上部署 Inkling-BF16:8 卡 H20-141G 推理性能测试
ai·大模型·llm·gpu·vllm·gpu集群·sglang·gpustack
Tbisnic12 小时前
28.NLP 三大预训练模型 ELMo/BERT/GPT + HuggingFace Transformers
gpt·自然语言处理·大模型·nlp·bert·预训练模型
hhzz13 小时前
CNN图像分类入门:基于TensorFlow+Keras的CIFAR-10数据集全流程实战
图像处理·计算机视觉·ai·cnn·大模型
视***间13 小时前
端侧20B级推理标杆:视程空间Pandora,让GPT-OSS 20B在边缘原生落地
人工智能·gpt·大模型·本地部署·大模型本地部署·视程空间
冷小鱼1 天前
Agent 大模型的后训练、微调、评估与迭代优化:从理论到工程实践
大模型·微调·优化·迭代·评估
程序员-李俞2 天前
向量引擎接入自研 API 中转网关:鉴权、限流、熔断和审计日志复盘
服务器·人工智能·大模型·api·ai编程·ai api
山顶夕景2 天前
【Audio】Audio encoder相关Benchmark
大模型·音视频·多模态·audio·检索·全模态
一个天蝎座 白勺 程序猿2 天前
从电网改造踩坑说起:深度拆解时序大模型TimechoAI的自主可控与安全合规底气
大数据·运维·服务器·大模型·timechoai
春波petal2 天前
大模型底层逻辑:优势局限与天生短板
人工智能·自然语言处理·chatgpt·大模型·多模态·语音大模型