РекомендацииПоиск и RAGКомпьютерное зрение

Marqo Ecommerce Embeddings

Name: Marqo Ecommerce Embeddings
Author: Marqo

Модели, которые переводят фото товара и его название в один вектор: подходят для блока «похожие товары», поиска картинкой и подбора по описанию. Заточены под товарные карточки магазинов.

Разработчик: Marqo, Австралия
Первый выпуск: авг 2024
Последний выпуск: ноя 2024
Размеры: 203M (B) и 652M (L)
Лицензия: Можно в коммерциюApache 2.0
Русский язык: Нет
Готовые сборки: 8 бит, 4 бита
Запуск: Через свой серверРаботает и без видеокарты
Сферы: Торговля и маркетплейсы, Маркетинг и контент, Медиа и продакшн

Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

Похожие товары по фото и названию
Поиск по каталогу картинкой
Поиск товара по фразе покупателя
Поиск дублей в каталоге

Где применяется

Интернет-магазины и маркетплейсыКаталоги и витриныМаркетинг и подборки

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии

подходит

1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии

нет версий

КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии

нет версий

Версии

ноя 2024Обновление карточек и сборок ONNX
сен 2024Marqo-Ecommerce-B и Marqo-Ecommerce-L
авг 2024Marqo-FashionSigLIP
авг 2024Marqo-FashionCLIP

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face

Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать Marqo Ecommerce Embeddings в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: Apache 2.0. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для Marqo Ecommerce Embeddings?

Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли Marqo Ecommerce Embeddings русский язык?

Нет. В документации разработчика языки перечислены, русского среди них нет. Для русских задач лучше взять модель из подборки «Открытые ИИ-модели с русским языком».

Где скачать Marqo Ecommerce Embeddings и сколько это стоит?

Веса Marqo Ecommerce Embeddings лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.