sentence-transformers — 임베딩·리랭커·스파스 인코더 훈련 API
sentence-transformers — 임베딩·리랭커·스파스 인코더 훈련 API
Sentence Transformers 는 임베딩(Sentence Transformer), 리랭커(Cross-Encoder), 스파스 임베딩(Sparse Encoder) 모델을 계산·훈련하는 프레임워크예요. 허브에 15,000개 이상의 사전 훈련 모델이 있고, MTEB 리더보드의 최신 모델도 가져다 쓸 수 있어요.
기본 사용
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
embeddings = model.encode(["The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!"])
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) # (2, 384)
훈련
파인튜닝은 SentenceTransformer.fit()(내부적으로 SentenceTransformerTrainer 사용)으로 몇 줄 안에 가능해요. 임베딩·리랭커·스파스 인코더를 같은 훈련 API로 다룰 수 있어요.
모달리티
Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B 같은 멀티모달 모델은 이미지·오디오·비디오를 같은 임베딩 공간에 인코딩할 수 있어요.