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huggingface/text-embeddings-inference

オープンソースのテキスト埋め込み・リランキングモデルをHTTPとgRPC経由でデプロイ、提供するRust製サーバー。

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217
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昨日

これは何?

Text Embeddings Inference(TEI)は、オープンソースのテキスト埋め込みモデルと系列分類モデルをデプロイ、提供するためのツールキットです。埋め込みの生成、クロスエンコーダーモデルによるクエリと文書のペアのリランキング、系列分類を実行するエンドポイントを提供し、REST APIのOpenAPI/Swaggerリファレンスも利用できます。

BERT、XLM-RoBERTa、Qwen2/Qwen3、Mistral、Gemma3、ModernBERT、NomicBERTなどのアーキテクチャに基づくモデルに対応し、SafetensorsまたはONNX形式の重みを読み込みます。リクエストはトークン数に応じて動的にバッチ化され、CPU、CUDA経由のNVIDIA GPU、Metalを搭載したApple Silicon、ROCm経由のAMD Instinct GPUで動作します。ビルド済みDockerイメージを使う方法と、Cargoでローカルビルドする方法があります。

運用向けに、TEIはOpenTelemetryによる分散トレーシング、Prometheusメトリクス、JSONログ、任意のAPIキー認証を提供します。また、モデルファイルをローカルボリュームからマウントする、エアギャップ環境でのデプロイにも対応しています。

主な機能

  • 01埋め込み、リランキング、系列分類モデルをHTTP RESTとgRPC経由で提供する。
  • 02トークン数に基づく動的バッチ化で、利用可能なハードウェアを有効活用する。
  • 03CPU、NVIDIA CUDA GPU、Apple SiliconのMetal、AMD ROCm GPUで動作する。
  • 04SafetensorsとONNX形式の重みを読み込み、Hugging Face Hubまたはローカルディレクトリからモデルを取得する。
  • 05OpenTelemetryトレーシング、Prometheusメトリクス、任意のAPIキー認証を提供する。

ユースケース

  • 検索拡張生成(RAG)パイプライン向けに埋め込みエンドポイントをホスティングする。
  • クロスエンコーダーによるリランキングを追加して、検索結果の表示順を改善する。
  • ローカルの重みを使い、エアギャップ環境やプライベートインフラで埋め込みモデルを実行する。
  • ローカル開発向けに、Apple Silicon搭載Macで埋め込みモデルを提供する。

クイックスタート

  1. 1

    モデルを指定して Docker コンテナを起動します(GPU の使用には NVIDIA Container Toolkit が必要です)

    docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model
  2. 2

    ローカルサーバーに埋め込みリクエストを送信します

    curl 127.0.0.1:8080/embed -X POST -d '{"inputs":"What is Deep Learning?"}' -H 'Content-Type: application/json'

使う前に知っておきたいこと

  • GPU の使用には NVIDIA Container Toolkit と CUDA 12.2 以降に対応したドライバーが必要です。
  • サポート対象のモデルアーキテクチャは README に記載されているものに限られます。

収録されている特集

トピック

よくある質問

text-embeddings-inference とは?
オープンソースのテキスト埋め込み・リランキングモデルをHTTPとgRPC経由でデプロイ、提供するRust製サーバー。 Text Embeddings Inference(TEI)は、オープンソースのテキスト埋め込みモデルと系列分類モデルをデプロイ、提供するためのツールキットです。埋め込みの生成、クロスエンコーダーモデルによるクエリと文書のペアのリランキング、系列分類を実行するエンドポイントを提供し、REST APIのOpenAPI/Swaggerリファレンスも利用できます。
text-embeddings-inference は無料で使えますか?ライセンスは?
text-embeddings-inference は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
text-embeddings-inference は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。text-embeddings-inference の最終コミットは 2026年11月6日 です。
text-embeddings-inference は何に使えますか?
検索拡張生成(RAG)パイプライン向けに埋め込みエンドポイントをホスティングする。 クロスエンコーダーによるリランキングを追加して、検索結果の表示順を改善する。 ローカルの重みを使い、エアギャップ環境やプライベートインフラで埋め込みモデルを実行する。 ローカル開発向けに、Apple Silicon搭載Macで埋め込みモデルを提供する。
text-embeddings-inference のインストール方法は?
モデルを指定して Docker コンテナを起動します(GPU の使用には NVIDIA Container Toolkit が必要です): docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model ローカルサーバーに埋め込みリクエストを送信します: curl 127.0.0.1:8080/embed -X POST -d '{"inputs":"What is Deep Learning?"}' -H 'Content-Type: application/json'
text-embeddings-inference はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/huggingface/text-embeddings-inference

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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