モデル紹介
A **bf16 quantization of `nomic-ai/CodeRankEmbed`** with a custom `modeling_hf_nomic_bert.py`, shipped in this repo, that **picks one of three attention implementations for the hardware it runs on.** It is not a finetune — the weights are the original CodeRankEmbed weights cast to bf16 (no further training). Two of the three replace the original's padded `O(seq²)` attention with an `O(N)` unpadded path; the third keeps the original's algorithm as the correctness reference and universal fallback. `nomic-ai/CodeRankEmbed` loads through `trust_remote_code`, and its attention path is **eager only** — activation memory grows as `batch × heads × seq²`, which runs out of memory at large batches even though the model is only 137M params. This repo adds two attention paths that compute the same attention in `O(N)` memory by packing unpadded sequences, so the large batches that the eager path cannot fit run comfortably — with **parity embeddings** (no quality change): Both run the same FA2-family kernel and are gated by the same GPU-capability check. The modeling file ships all three paths itself, so no runtime patching or post-load hooks are needed.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。