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pubasyncfnembedding_setence(content:&str)->Result>>{letm_t=GLOBAL_EMBEDDING_MODEL.get().unwrap();lettokens=m_t.1.encode(content,true).map_err(E::msg)?.get_ids().to_vec();lettoken_ids=Tensor::new(&tokens[..],&m_t.0.device)?.unsqueeze(0)?;lettoken_type_ids=token_ids.zeros_like()?;letsequence_output=m_t.0.forward(&token_ids,&token_type_ids)?;let(_n_sentence,n_tokens,_hidden_size)=sequence_output.dims3()?;letembeddings=(sequence_output.sum(1)?/(n_tokensasf64))?;letembeddings=normalize_l2(&embeddings)?;letencodings=embeddings.to_vec2::()?;Ok(encodings)}函数经过tokenizerencode输入的文本，粤港再运用模型embedtoken获取一个三维的Tensor，粤港最终归一化张量。学界行着手改造src/api/tokio.rsimplApiBuilder{///Setendpointexamplehttps://hf-mirror.compubfnwith_endpoint(mutself,endpoint:&str)->Self{self.endpoint=endpoint.to_string();self}}审阅修改黄宇。

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