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rag_jrxml/down_embedding_model.py
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panda 4f475e9e36 feat: 添加Qwen3嵌入模型及JRXML报告相关文件
添加Qwen3-4B嵌入模型配置文件及权重文件
添加多个JRXML报告的数据查询和字段定义文件
添加PdfEncryptReport.jrxml示例报告文件
2026-05-11 08:34:03 +08:00

62 lines
1.7 KiB
Python

"""
down_embedding_model.py
下载 Qwen3-Embedding-4B 嵌入模型
"""
import os
import sys
from pathlib import Path
def download_model():
"""下载 Qwen3-Embedding-4B 模型"""
project_root = Path(__file__).resolve().parent
model_dir = project_root / "models" / "Qwen3-Embedding-4B"
print("=" * 60)
print("Qwen3-Embedding-4B 模型下载")
print("=" * 60)
print(f"模型目录: {model_dir}")
print()
# 使用国内镜像加速
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
print("使用 HuggingFace 镜像: https://hf-mirror.com")
print()
try:
from huggingface_hub import snapshot_download
except ImportError:
print("❌ 未安装 huggingface_hub,正在安装...")
import subprocess
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "huggingface_hub"])
from huggingface_hub import snapshot_download
# 创建模型目录
os.makedirs(model_dir, exist_ok=True)
print(f"开始下载 Qwen3-Embedding-4B 模型...")
print(f"模型大小约 4GB,请耐心等待...")
print()
try:
snapshot_download(
repo_id="Qwen/Qwen3-Embedding-4B",
local_dir=str(model_dir),
local_dir_use_symlinks=False,
resume_download=True
)
print()
print("=" * 60)
print("✅ 模型下载完成!")
print("=" * 60)
print(f"模型路径: {model_dir}")
return True
except Exception as e:
print()
print("=" * 60)
print(f"❌ 下载失败: {e}")
print("=" * 60)
return False
if __name__ == "__main__":
download_model()