实现了OpenAI的Embedding API服务，支持BERT、SBERT和CoSENT模型。🚀
以text2vec-base-chinese-paraphrase为例，首先拉取镜像：
git lfs install
git clone https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase克隆项目：
git clone https://github.com/charSLee013/Embedding-API安装依赖：
pip install -r requirements.txt启动服务：
python3 server.py --model ./text2vec-base-chinese-paraphrase构建Docker镜像：
docker build -t embedding_api .运行容器：
docker run --rm -p 8899:8899 -v /data/text2vec-base-multilingual/:/model embedding_api python server.py --model /model在项目中运行测试脚本：
bash test_client.sh输出应类似于：
{
"object": "list",
"model": "text-embedding-ada-002",
"data": [
{
"index": 0,
"object": "embedding",
"embedding": [
0.19880373775959015,
...[1024个字段]
0.18911297619342804
]
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 26,
"total_tokens": 26
}
}在启动服务器后，直接在浏览器中打开 https://localhost:8899/docs。
