Weaviate对Hugging Face推理API的支持

矢量数据库通过集成机器学习模型，为数据操作提供了强大的功能。从文本总结到自动标签分类，再到数据转换和矢量化，矢量数据库可以支持多种用例。这些功能的实现依赖于“机器学习模型推理（Inference）”，即通过机器学习模型处理数据并生成输出的过程，例如将一段文字总结为一句话。

然而，在生产环境中运行模型推理并非易事，主要面临以下挑战：

需要昂贵的专用硬件支持。
初始数据导入阶段需要大量计算资源。
数据导入完成后，硬件资源可能会被闲置。
与其他团队共享和分配资源存在困难。

Hugging Face推理服务的优势

为了简化推理过程，一些公司（如 Hugging Face、OpenAI 和 Cohere）提供了模型推理服务。从 Weaviate 1.15 版本开始，Weaviate 引入了 Hugging Face 模块，直接在矢量数据库中支持 Hugging Face 的推理功能。

Hugging Face 模块的优势包括：

模型选择灵活：用户可以根据需求选择 Hugging Face 提供的预训练模型。
支持自定义模型：如果用户有针对特定数据训练的自定义模型，可以将其上传到 Hugging Face（作为私有模块），并在 Weaviate 中使用。
简化操作流程：一旦完成模式配置，Weaviate 会自动管理与 Hugging Face 的交互，用户无需额外干预。

例如，当用户将数据导入 Weaviate 时，系统会自动提取相关文本字段，发送至 Hugging Face 进行矢量化处理，并将生成的矢量与数据一起存储在数据库中。

如何在 Weaviate 中使用 Hugging Face 模块

使用 Hugging Face 模块的过程非常简单。以下是所需的准备工作：

原始数据：需要导入的数据。
Hugging Face API 令牌：可以从 Hugging Face 官网申请。
启用了“text2vec-huggingface”模块的 Weaviate 实例。

配置 Hugging Face 模块

在 Weaviate 中启用 Hugging Face 模块，只需将 text2vec-huggingface 设置为默认矢量器。以下是具体步骤：

启动 Weaviate 实例并定义模式。在模式定义中，为每个类配置要使用的 Hugging Face 模型。这可以通过在模式定义中添加一个名为 model 的 moduleConfig 属性实现。例如：
```
{
 "class": "YourClassName",
 "moduleConfig": {
   "text2vec-huggingface": {
     "model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
   }
 }
}
```
获取 Hugging Face Python 中可以这样操作：

   import weaviate

   client = weaviate.Client(
       url="http://localhost:8080",
       additional_headers={
           "X-HuggingFace-Api-Key": "your-huggingface-api-key"
       }
   )

导入数据至 Weaviate。导入过程中，Weaviate 会自动与 Hugging Face 交互，完成数据的矢量化处理。

数据查询与推理

数据导入完成后，用户可以立即开始运行查询。即使在数据导入过程中，也可以并行执行查询操作。查询时，仍需使用 Hugging Face API 令牌，但可以复用同一个客户端配置。

以下是运行查询的示例代码：

result = client.query.get("YourClassName", ["property1", "property2"]).do()
print(result)

通过 Hugging Face 推理 API，Weaviate 优化了通信流程，使用户能够专注于应用程序的开发，而无需自行管理推理服务。

总结

Weaviate 对 Hugging Face 推理 API 的支持，为用户提供了高效、灵活的矢量化解决方案。通过简单的配置，用户可以轻松集成 Hugging Face 的模型推理服务，实现从数据导入到查询的全流程自动化。无论是使用预训练模型还是自定义模型，Weaviate 都能帮助用户快速构建强大的矢量数据库应用。

原文链接: https://weaviate.io/blog/hugging-face-inference-api-in-weaviate

Weaviate对Hugging Face推理API的支持

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