■ DefaultEmbeddingFunction 함수를 사용해 OnnxEmbeddingFunction 객체를 만드는 방법을 보여준다.
▶ main.py
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from pymilvus import model # https://huggingface.co/에 연결이 실패한 경우 다음 경로의 주석 처리를 제거한다. # import os # os.environ["HF_ENDPOINT":"] = "https://hf-mirror.com" # 작은 임베딩 모델 "paraphrase-albert-small-v2"(~50MB)이 다운로드된다. onnxEmbeddingFunction = model.DefaultEmbeddingFunction() |
▶ requirements.txt
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certifi==2024.8.30 charset-normalizer==3.3.2 coloredlogs==15.0.1 environs==9.5.0 filelock==3.16.1 flatbuffers==24.3.25 fsspec==2024.9.0 grpcio==1.66.2 huggingface-hub==0.25.1 humanfriendly==10.0 idna==3.10 marshmallow==3.22.0 milvus-lite==2.4.10 milvus-model==0.2.7 mpmath==1.3.0 numpy==2.1.2 onnxruntime==1.19.2 packaging==24.1 pandas==2.2.3 protobuf==5.28.2 pymilvus==2.4.7 python-dateutil==2.9.0.post0 python-dotenv==1.0.1 pytz==2024.2 PyYAML==6.0.2 regex==2024.9.11 requests==2.32.3 safetensors==0.4.5 scipy==1.14.1 six==1.16.0 sympy==1.13.3 tokenizers==0.20.0 tqdm==4.66.5 transformers==4.45.1 typing_extensions==4.12.2 tzdata==2024.2 ujson==5.10.0 urllib3==2.2.3 |
※ pip install pymilvus[model] 명령을 실행했다.