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sherllingford/embeddinggemma-2-api

sourceHugging Faceupdated 4d agoView on Hugging Face

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App README

EmbeddingGemma-2 テキスト埋め込み API

Webサイト: https://sherllingford-embeddinggemma-2-api.hf.space/

google/embeddinggemma-2 を用いて、日本語を含むテキストの埋め込みを生成します。ウェブ画面、既存のBearer認証REST API、Gradioが提供する推論APIを利用できます。

—Web画面: 埋め込みを生成
—REST API仕様: Swagger UI
—稼働確認: health
—Gradio API仕様: OpenAPI JSON

既存のREST API

POST /v1/embeddings は従来の入出力形式を維持しています。Authorization: Bearer $API_KEY または X-API-Key: $API_KEY を指定します。

bash

curl https://sherllingford-embeddinggemma-2-api.hf.space/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input":["猫が好きです","I like cats"],"prompt_name":"STS","dimensions":768}'

input は文字列または文字列配列です。prompt_name と prompt は任意で、同時には指定できません。dimensions は 128、256、512、768 を指定できます。既定値は768次元です。1リクエスト最大16件、各テキスト最大30,000文字です。

ユーザー自身のHugging Face無料ZeroGPU枠（5分/日）を使いたい場合は、APIキーを X-API-Key に、ユーザー自身のHugging Faceトークンを Authorization: Bearer <HF_TOKEN> に分けて指定してください。HFトークンを使わない場合は未認証利用枠（2分/日）が適用されます。個人用トークンをこのSpaceの秘密設定へ登録する必要はありません。

Gradio推論API

Hugging Faceの標準Gradio APIからも呼び出せます。生成API名は embeddings で、引数は「改行区切りテキスト」「APIキー」「プロンプト名」「次元数」です。

python

from gradio_client import Client

client = Client("sherllingford/embeddinggemma-2-api")
result = client.predict(
    "猫が好きです\nI like cats",
    API_KEY,
    "STS",
    768,
    api_name="/embeddings",
)
print(result)

Gradio APIのREST呼び出しは POST /gradio_api/call/embeddings に {"data":["テキスト", "API_KEY", "STS", 768]} を送って受付IDを取得し、GET /gradio_api/call/embeddings/{event_id} で結果を受け取ります。

無料運用について

このSpaceはGradio専用のHugging Face ZeroGPUで作成しています。有料コンピュートや追加クレジットは設定していません。無料個人アカウントのZeroGPU利用枠は5分/日で、未認証利用には2分/日の共有枠が適用されます。待ち行列、日次上限、Spaceの休止や再起動により応答が遅れたり、一時的に利用できなくなる場合があります。上限到達後は無料枠のリセットを待ってください。常時稼働を保証するサービスではありません。

APIキーはSpaceの非公開Secret API_KEY に保存し、公開コードやこのREADMEには含めていません。推論リクエストには機密情報を入力しないでください。