怎样使用程序从本地计算机调用modelscope公网的bge-m3模型做文档向量化？

可以的，ModelScope 官方是支持通过 API 调用 bge-m3 模型做文本向量化 的，不需要在本地下载模型权重，适合在本地程序中直接使用。

下面给一个 Python 3.10 下的简单示例，演示如何调用 ModelScope 公网的 bge-m3 embedding 接口。

1. 安装依赖
   pip install modelscope dashscope

2.设置 API Key
需要先在阿里云控制台获取 DashScope API Key，然后在环境变量中设置：
export DASHSCOPE_API_KEY=你的_API_KEY
（Windows 可用 setx DASHSCOPE_API_KEY xxx）

3.示例代码：文本向量化（bge-m3）
from dashscope import TextEmbedding

texts = [
"这是第一段测试文本",
"这是第二段文本，用于向量化"
]

resp = TextEmbedding.call(
model="bge-m3",
input=texts
)

if resp.status_code == 200:
embeddings = [item["embedding"] for item in resp.output["embeddings"]]
print(len(embeddings), len(embeddings[0]))
else:
print(resp)
说明

4.bge-m3 是多语言通用 embedding 模型，适合中英文文档向量化
返回的 embedding 是一个浮点数组，可直接用于：
向量数据库（FAISS / Milvus / Elastic）
文档相似度检索
RAG 场景

5.注意事项
公网调用受 QPS 和配额限制，批量文档建议分批请求
如果对延迟或隐私有要求，可以考虑后续私有化部署（PAI / EAS）