【vLLM 学习】Vision Language Embedding
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原文中文，约4300字，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用vLLM进行离线推理，生成多模态嵌入，并展示了符合HuggingFace模型库规范的文本和图像提示格式。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用vLLM进行离线推理。
- 展示了在视觉语言模型上生成多模态嵌入的正确提示格式。
- 提示格式应遵循HuggingFace模型库中的示例格式。
- 定义了多种查询类型，包括文本查询、图像查询和文本+图像查询。
- 提供了生成模型请求数据的函数，支持不同的查询模态。
- 实现了两个主要的模型运行函数：run_e5_v和run_vlm2vec。
- run_e5_v函数处理文本和图像的嵌入请求。
- run_vlm2vec函数根据输入的文本或图像生成相应的提示。
- 提供了获取查询的函数，根据模态返回相应的查询数据。
- 主函数解析命令行参数并调用相应的模型运行函数。
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延伸问答
vLLM是什么？
vLLM是一种用于离线推理的模型，能够生成多模态嵌入。
如何使用vLLM生成多模态嵌入？
使用vLLM时，需要遵循HuggingFace模型库中的提示格式，并调用相应的模型运行函数。
vLLM支持哪些查询模态？
vLLM支持文本查询、图像查询和文本+图像查询三种模态。
run_e5_v函数的作用是什么？
run_e5_v函数用于处理文本和图像的嵌入请求，并生成相应的提示。
如何获取查询数据？
可以使用get_query函数，根据指定的模态返回相应的查询数据。
vLLM的主要模型运行函数有哪些？
vLLM的主要模型运行函数包括run_e5_v和run_vlm2vec。
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