sentence_transformers加载本地预训练模型的方法_sentencetransformer加载本地模型

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问题

有时候项目需要在内网部署，这样 sentence_transformers 就不能自己去下载对应名称的模型了

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思路

模型提前下载好放在本地，加载模型的时候直接指定本地模型缓存路径

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解决办法

1. 比如我需要加载 allenai-specter 模型，那么我就在有外网的地方执行一遍此代码，sentence_transformers 会自动下载 allenai-specter 模型到指定的缓存目录【D:\hugface-model\allenai-specter】

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 加载模型
model = SentenceTransformer(
	'all-mpnet-base-v2', 									# 要使用的预训练模型
	cache_folder=r"D:\hugface-model\allenai-specter"	# 指定该模型在本地的缓存路径
)

# 编码
corpus_embeddings = model.encode("爱你孤身走暗巷，爱你不贵的模样，爱你...", convert_to_tensor=True)
print(corpus_embeddings)   # tensor([-7.2519e-01,  6.5501e-01, -4.8153e-02,  5.7884e-01,  4.9799e-01 .....
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2. 然后到上面的缓存目录【D:\hugface-model\allenai-specter】
   
   将模型复制一份放到线上内网环境上，比如放到了线上的 /model/allenai-specter 目录下，那么线上加载模型的方法就改成这样即可

model = SentenceTransformer(
	'allenai-specter', 
	cache_folder=r"/model/allenai-specter"
)
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