Sentence Similarity
sentence-transformers
ONNX
Russian
xlm-roberta
int8
okpd2
procurement
text-embeddings-inference
Instructions to use BOBUS2317/e5-large-pp1875-onnx with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use BOBUS2317/e5-large-pp1875-onnx with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("BOBUS2317/e5-large-pp1875-onnx") sentences = [ "Это счастливый человек", "Это счастливая собака", "Это очень счастливый человек", "Сегодня солнечный день" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
e5-large-pp1875-onnx
intfloat/multilingual-e5-large, дообученная на наименованиях товаров из госзакупок для поиска кода ОКПД2
(классификатор товаров по ПП РФ № 1875, кейс «AI Procurement Copilot»). ONNX, динамическое int8-квантование под AVX2 —
работает на любом современном x86-процессоре.
- Файл модели:
onnx/model_quint8_avx2.onnx(веса и активации uint8, по каналам). - Префиксы как у e5:
query:для наименования,passage:для текстов кодов ОКПД2. Пулинг — mean, L2-нормировка. - Обучение: contrastive (InfoNCE) на парах «наименование → код ОКПД2» — КТРУ, синонимы, наименования кодов, синтетика LLM; трудные негативы — похожие неверные коды.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
m = SentenceTransformer("BOBUS2317/e5-large-pp1875-onnx", backend="onnx",
model_kwargs={"file_name": "onnx/model_quint8_avx2.onnx"})
v = m.encode(["query: Ноутбук Lenovo IdeaPad 15.6 i5"], normalize_embeddings=True)
Лицензия — MIT, как у исходной модели.
- Downloads last month
- 13
Model tree for BOBUS2317/e5-large-pp1875-onnx
Base model
intfloat/multilingual-e5-large