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解决的问题

Text Embeddings Inference (TEI) 为部署和提供开源文本嵌入和序列分类模型提供高性能解决方案。它消除了复杂模型图编译的需求，并优化了从流行模型中提取嵌入的过程，使其适用于生产环境和无服务器架构。

工作原理

TEI 作为一个工具包，通过 REST API 或 gRPC 提供模型服务。它利用优化的 Transformer 代码和专用后端，以最大化硬件效率。关键技术优化包括：

• 硬件加速：支持 NVIDIA GPU（涵盖从 Turing 到 Blackwell 的多种架构）、Apple Silicon（通过 Metal）、以及 CPU。
• 性能内核：集成 Flash Attention、Candle 和 cuBLASLt 以实现更快的推理。
• 高效加载：使用 Safetensors 和 ONNX 加载权重，以缩短启动时间。
• 请求管理：实现基于令牌的动态批处理，以优化吞吐量并高效处理并发请求。

适用人群

专为需要以低延迟和高吞吐量将嵌入模型（如 BGE、GTE 或 E5）或重排序器部署到生产环境的开发者和机器学习工程师设计。

主要亮点

• 极快：优化为低延迟的高性能提取。
• 生产就绪：内置 Prometheus 指标和通过 Open Telemetry 实现的分布式追踪。
• 广泛模型支持：兼容多种架构，包括 BERT、RoBERTa、Mistral、Qwen 和 Gemma。
• 无服务器友好：小型 Docker 镜像和快速启动时间，便于快速扩展。