离线运行向量模型

本章节介绍如何离线运行向量模型 jina-embeddings，并编写一个 HTTP API 服务，用于使用 Jina-embeddings-v3 模型生成文本嵌入。该服务基于 ONNX Runtime 和 Robyn 框架构建，兼容 OpenAI embedding 数据格式，并支持在 CPU 上运行。

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依赖

• Python: 3.8 及以上版本
• 依赖库： numpy, onnxruntime, robyn, transformers

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安装步骤

1. 创建 Conda 环境

首先创建一个 Conda 环境，并安装 Python 3.9（或更高版本）：

conda create -n jina-embeddings python=3.9 -y
conda activate jina-embeddings

2. 安装所需依赖库

使用 pip 安装项目所需的所有依赖库：

pip install numpy onnxruntime robyn transformers

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编写代码

将以下代码保存为 server.py：

import argparse
import json
import numpy as np
import onnxruntime as ort
import asyncio
from robyn import Robyn, Request
from transformers import AutoTokenizer, PretrainedConfig

def mean_pooling(model_output: np.ndarray, attention_mask: np.ndarray):
    token_embeddings = model_output
    input_mask_expanded = np.expand_dims(attention_mask, axis=-1)
    input_mask_expanded = np.broadcast_to(input_mask_expanded, token_embeddings.shape)
    sum_embeddings = np.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, axis=1)
    sum_mask = np.clip(np.sum(input_mask_expanded, axis=1), a_min=1e-9, a_max=None)
    return sum_embeddings / sum_mask

# 加载 tokenizer 与模型配置
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v3', trust_remote_code=True)
config = PretrainedConfig.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v3')

# 全局变量 session，后续在 main() 中进行初始化
session = None

def initialize_session(model_path: str):
    global session
    session = ort.InferenceSession(model_path)
    print(f"Model loaded from: {model_path}")

def encode_single_text(text, task="text-matching", max_length=8192):
    # 使用 tokenizer 对输入文本进行编码
    input_text = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=max_length, return_tensors='np')
    task_index = config.lora_adaptations.index(task)
    inputs = {
        'input_ids': input_text['input_ids'],
        'attention_mask': input_text['attention_mask'],
        'task_id': np.array(task_index, dtype=np.int64)  # 标量数值
    }
    # 进行模型推理（阻塞调用）
    outputs = session.run(None, inputs)[0]
    embeddings = mean_pooling(outputs, input_text["attention_mask"])
    norm = np.linalg.norm(embeddings, ord=2, axis=1, keepdims=True)
    embeddings = embeddings / norm
    return embeddings[0]  # 返回 1D 向量

async def encode_single_text_async(text, task="text-matching", max_length=8192):
    # 在单独的线程中运行 encode_single_text，避免阻塞事件循环
    return await asyncio.to_thread(encode_single_text, text, task, max_length)

async def encode_texts_async(texts, task="text-matching", max_length=8192):
    # 并发地对多个文本进行编码
    tasks = [encode_single_text_async(text, task, max_length) for text in texts]
    embeddings = await asyncio.gather(*tasks)
    return np.array(embeddings)

# 使用 Robyn 构建 HTTP 服务
app = Robyn(__file__)

@app.get("/")
async def index_endpoint(request):
    return "/"

@app.post("/v1/embeddings")
async def embeddings_endpoint(request: Request):
    try:
        # Robyn 的 request.json() 返回一个 dict，无需 await
        data = request.json()
        if "input" not in data:
            return {"error": "Missing 'input' field."}, {}, 400

        texts = data["input"]
        task = data.get("task", "text-matching")
        max_length = data.get("max_length", 8192)

        # 对单个文本输入也支持并发处理
        if isinstance(texts, str):
            texts = [texts]

        # 统计 token 数量
        total_tokens = 0
        for text in texts:
            tokens = tokenizer.tokenize(text)
            total_tokens += len(tokens)

        embeddings = await encode_texts_async(texts, task=task, max_length=max_length)

        response = {
            "object": "list",
            "model": "jina-embeddings-v3",
            "data": [
                {
                    "object": "embedding",
                    "index": i,
                    "embedding": emb.tolist()
                } for i, emb in enumerate(embeddings)
            ],
            "usage": {
                "prompt_tokens": total_tokens,
                "total_tokens": total_tokens
            }
        }
        return response, {}, 200
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}, {}, 500

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Jina Embeddings v3 HTTP Service")
    parser.add_argument(
        "--model_path",
        type=str,
        required=True,
        help="Path to the ONNX model file."
    )
    parser.add_argument(
        "--port",
        type=int,
        default=10002,
        help="Port number to run the service on. (default: 10002)"
    )
    args = parser.parse_args()

    # 根据提供的模型路径初始化 ONNX session
    initialize_session(args.model_path)

    # 在指定端口启动 HTTP 服务
    app.start(port=args.port)

# 示例 curl 请求：
# curl -X POST http://localhost:10002/v1/embeddings \
#   -H "Content-Type: application/json" \
#   -d '{"input": ["Hello world", "你好，世界"], "task": "text-matching"}'

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使用方法

1. 下载模型

运行以下命令下载模型文件，确保目录结构正确：

mkdir -p ~/models/jina-embeddings-v3/onnx
cd ~/models/jina-embeddings-v3/onnx
wget https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3/resolve/main/onnx/model.onnx
wget https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3/resolve/main/onnx/model.onnx_data

2. 运行服务器

执行以下命令启动服务器（注意：请将 ~/models/jina-embeddings-v3/onnx/model.onnx 替换为实际模型路径）：

python server.py --model_path ~/models/jina-embeddings-v3/onnx/model.onnx

3. 向 /v1/embeddings 接口发送 POST 请求

示例请求（支持文本列表与单个文本输入）：

curl -X POST http://localhost:10002/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": ["Hello world", "你好，世界"]}'

返回示例（注意：实际返回的 "model" 字段可能因模型名称而有所不同，下例仅供参考）：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": []
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-large",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}

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Docker

为了容器化服务，可以使用以下 Dockerfile 构建 Docker 镜像：

FROM python:3.9-slim

# 安装 wget（用于下载模型）
RUN apt-get update && apt-get install -y wget && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 下载模型文件到指定目录
RUN mkdir -p /models/jina-embeddings-v3/onnx && \
    cd /models/jina-embeddings-v3/onnx && \
    wget https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3/resolve/main/onnx/model.onnx && \
    wget https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3/resolve/main/onnx/model.onnx_data

WORKDIR /app
# 将应用代码复制到容器中
COPY . /app
# 安装所需的 Python 包
RUN pip install --no-cache-dir numpy onnxruntime robyn transformers

# 指定默认启动命令及模型路径
CMD ["python", "server.py", "--model_path", "/models/jina-embeddings-v3/onnx/model.onnx"]

构建 Docker 镜像

在项目根目录下执行以下命令构建 Docker 镜像：

docker build -t litongjava/py-jina-embeddings-server:1.0.0 .

运行 Docker 容器

使用以下命令运行容器并映射端口 10002：

docker run -p 10002:10002 litongjava/py-jina-embeddings-server:1.0.0

或者使用以下命令启动带有重启策略的容器：

docker run -dit --restart=always --name=jina-embeddings-server -p 10002:10002 litongjava/py-jina-embeddings-server:1.0.0

Java 程序接入

package com.litongjava.maxkb.embedding;

import org.junit.Test;

import com.litongjava.openai.client.OpenAiClient;
import com.litongjava.openai.embedding.EmbeddingRequestVo;
import com.litongjava.openai.embedding.EmbeddingResponseVo;
import com.litongjava.tio.utils.json.JsonUtils;

public class JinaEmbeddingTest {

  @Test
  public void testEmbedding() {
    String input = "你好世界";
    String url = "http://192.168.3.9:10002/v1";
    // 因为调用的是本地模型可以随便写
    String apiKey = "1234";

    EmbeddingRequestVo embeddingRequestVo = new EmbeddingRequestVo(input);
    EmbeddingResponseVo embeddings = OpenAiClient.embeddings(url, apiKey, embeddingRequestVo);
    System.out.println(JsonUtils.toSkipNullJson(embeddings));
  }
}