ModelScope的这个 模型vllm可以跑嘛？

是的，模型可以用于运行vllm。

对于damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base模型，这是一个用于中文句子嵌入的预训练模型。根据ModelScope上的文档，该模型是基于BERT的预训练模型，主要用于提取文本特征。这个模型在很多自然语言处理任务中都可以使用，例如情感分析、命名实体识别等。至于您提到的“vllm”，我猜测您可能是在询问VLM（Visual Language Model）相关的内容。但请注意，damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base模型是一个纯粹的文本模型，不涉及图像或视觉内容。如果您需要处理图像和文本结合的任务，可以考虑查找与VLM相关的模型。要运行damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base模型，您可以按照以下步骤操作：

1. 确保已经安装了Hugging Face Transformers库：

   pip install transformers
   

2. 加载模型：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
   
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base")
   model = AutoModel.from_pretrained("damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base")
   

3. 使用模型对输入文本进行编码：

   input_text = "这是一个示例句子。"
   encoded_input = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
   
   # 获取模型输出
   outputs = model(**encoded_input)
   
   # 提取最后一层隐藏状态作为句子向量表示
   sentence_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
   

这样就可以使用damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base模型对中文文本进行编码并获取句子向量表示了。

vllm貌似还不支持这个模型，您参考flask试试。https://modelscope.cn/docs/%E4%BD%BF%E7%94%A8Flask%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%8D%E5%8A%A1 此回答整理自钉群 “魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”