text-embeddings-inference
Text Embeddings Inference 是一款专为文本嵌入模型打造的高性能推理服务框架。它旨在解决开源模型在部署时面临的推理速度慢、资源消耗大以及难以满足生产环境需求等问题。无论是构建检索增强生成（RAG）系统，还是进行语义搜索，Text Embeddings Inference 都能提供稳定且高效的模型服务支持。
Text Embeddings Inference 特别适合 AI 开发者、算法研究人员以及负责模型部署的运维工程师使用。无需复杂的模型图编译步骤，Text Embeddings Inference 直接支持多种主流模型架构，如 Qwen、Bert、GTE 等。技术上，Text Embeddings Inference 集成了 Flash Attention、Candle 和 cuBLASLt 等优化技术，显著提升了推理吞吐量并降低了延迟。此外，Text Embeddings Inference 还具备动态批处理、小体积 Docker 镜像以及即插即用的特性，甚至支持 Apple Silicon 本地加速。对于需要高并发、低延迟的企业级应用，Text Embeddings Inference 还提供了完善的分布式追踪和 Prometheus 监控指标，确保服务在生产环境中可靠运行。
使用场景
某电商客服团队搭建智能工单分类系统，需实时将海量历史工单转化为向量存入数据库。
没有 text-embeddings-inference 时
- 直接使用 Hugging Face pipeline 封装接口，单条请求平均耗时超过 200ms，影响用户体验。
- 无法自动聚合多个请求，GPU 计算资源闲置严重，扩容成本居高不下。
- 模型权重加载慢，服务启动时间长，频繁发布版本时业务中断风险大。
- 缺乏分布式追踪能力，线上出现延迟抖动时难以定位是网络还是模型问题。
使用 text-embeddings-inference 后
- text-embeddings-inference 优化了底层算子，首字延迟降至 50ms 以下，查询体验流畅。
- 启用 Token 级动态批处理，在保持低延迟的同时最大化 GPU 吞吐量，节省硬件成本。
- 支持 Docker 镜像快速启动，结合 Safetensors 格式，服务冷启动仅需数秒。
- 原生集成 Prometheus 指标与 OpenTelemetry，帮助运维实时掌握 QPS、延迟等关键数据。
text-embeddings-inference 通过极致优化的推理引擎，让企业级向量检索服务既快又稳。
运行环境要求
- Linux
- macOS
非必需，使用 GPU 需 NVIDIA 显卡，驱动需兼容 CUDA 12.2+
未说明
快速开始
文本嵌入推理 (Text Embeddings Inference)
一种用于文本嵌入 (text embeddings) 模型的极速推理 (inference) 解决方案。
在 NVIDIA A10 上对 BAAI/bge-base-en-v1.5 的基准测试，序列长度为 512 tokens：
目录
文本嵌入推理 (Text Embeddings Inference, TEI) 是一个用于部署和托管开源文本嵌入及序列分类模型的 toolkits。TEI 支持最流行模型的高性能提取，包括 FlagEmbedding、Ember、GTE 和 E5。TEI 实现了许多功能，例如：
- 无需模型图编译步骤
- Mac 本地执行支持 Metal
- 小型 Docker 镜像和快速启动时间。准备好迎接真正的无服务器 (serverless) 体验！
- 基于 token 的动态批处理 (dynamic batching)
- 针对推理优化的 transformers 代码，使用 Flash Attention、Candle 和 cuBLASLt
- Safetensors 权重加载
- ONNX 权重加载
- 生产就绪（支持 Open Telemetry 分布式追踪、Prometheus 指标）
入门指南
支持的模型
文本嵌入
文本嵌入推理（Text Embeddings Inference）目前支持具有绝对位置编码的 Nomic、BERT、CamemBERT、XLM-RoBERTa 模型，具有 Alibi 位置编码的 JinaBERT 模型，以及具有 Rope 位置编码的 Mistral、Alibaba GTE、Qwen2 模型，还包括 MPNet、ModernBERT、Qwen3 和 Gemma3。
以下是当前支持的部分模型示例：
若要查看表现最佳的文本嵌入模型列表，请访问 大规模文本嵌入基准 (MTEB) 排行榜。
序列分类与重排序
文本嵌入推理目前支持具有绝对位置编码的 CamemBERT 和 XLM-RoBERTa 序列分类模型。
以下是当前支持的部分模型示例：
| 任务 | 模型类型 | 模型 ID |
|---|---|---|
| 重排序 | XLM-RoBERTa | BAAI/bge-reranker-large |
| 重排序 | XLM-RoBERTa | BAAI/bge-reranker-base |
| 重排序 | GTE | Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base |
| 重排序 | ModernBert | Alibaba-NLP/gte-reranker-modernbert-base |
| 情感分析 | RoBERTa | SamLowe/roberta-base-go_emotions |
Docker
model=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model
然后您可以发起如下请求：
curl 127.0.0.1:8080/embed \
-X POST \
-d '{"inputs":"What is Deep Learning?"}' \
-H 'Content-Type: application/json'
注意： 要使用 GPU，您需要安装 NVIDIA Container Toolkit。您机器上的 NVIDIA 驱动程序需要与 CUDA 12.2 或更高版本兼容。
若要查看所有用于服务模型的选项：
$ text-embeddings-router --help
Text Embedding Webserver
Usage: text-embeddings-router [OPTIONS] --model-id <MODEL_ID>
Options:
--model-id <MODEL_ID>
The Hugging Face model ID, can be any model listed on <https://huggingface.co/models> with the `text-embeddings-inference` tag (meaning it's compatible with Text Embeddings Inference).
Alternatively, the specified ID can also be a path to a local directory containing the necessary model files saved by the `save_pretrained(...)` methods of either Transformers or Sentence Transformers.
[env: MODEL_ID=]
--revision <REVISION>
The actual revision of the model if you're referring to a model on the hub. You can use a specific commit id or a branch like `refs/pr/2`
[env: REVISION=]
--tokenization-workers
[env: TOKENIZATION_WORKERS=]
--dtype <DTYPE>
强制应用于模型的数据类型 (dtype)
[env: DTYPE=]
[possible values: float16, float32]
--served-model-name <SERVED_MODEL_NAME>
正在服务的模型名称。如果未指定，默认为 `--model-id`。它仅用于通过 HTTP 的 OpenAI 兼容端点
[env: SERVED_MODEL_NAME=]
--pooling <POOLING>
可选控制嵌入模型（embedding models）的池化（pooling）方法。
如果 `pooling` 未设置，池化配置将从模型 `1_Pooling/config.json` 配置中解析。
如果 `pooling` 已设置，它将覆盖模型的池化配置
[env: POOLING=]
可能值：
- cls: 选择 CLS token 作为嵌入
- mean: 对模型嵌入应用平均池化 (Mean pooling)
- splade: 对模型嵌入应用 SPLADE（稀疏词汇与扩展）。此选项仅在加载的模型为 `ForMaskedLM` Transformer 模型时可用
- last-token: 选择最后一个 token 作为嵌入
--max-concurrent-requests <MAX_CONCURRENT_REQUESTS>
此特定部署的最大并发请求量。设置较低的限制将拒绝客户端请求，而不是让它们等待太久，通常有助于正确处理背压（backpressure）
[env: MAX_CONCURRENT_REQUESTS=]
[default: 512]
--max-batch-tokens <MAX_BATCH_TOKENS>
**重要** 这是允许充分利用可用硬件的关键控制之一。
这代表批次内潜在 token 的总量。
对于 `max_batch_tokens=1000`，你可以容纳 10 个总 token 数为 100 的查询，或者单个 1000 token 的查询。
总体而言，这个数字应该是尽可能大的，直到模型达到计算瓶颈。由于实际内存开销取决于模型实现，text-embeddings-inference 无法自动推断此数字。
[env: MAX_BATCH_TOKENS=]
[default: 16384]
--max-batch-requests <MAX_BATCH_REQUESTS>
可选控制批次中单个请求的最大数量
[env: MAX_BATCH_REQUESTS=]
--max-client-batch-size <MAX_CLIENT_BATCH_SIZE>
控制客户端在单个请求中可以发送的最大输入数量
[env: MAX_CLIENT_BATCH_SIZE=]
[default: 32]
--auto-truncate
控制是否自动截断超过模型最大支持大小的输入。默认为 `true`（启用截断）。设置为 `false` 以禁用截断；当禁用且模型的最大输入长度超过 `--max-batch-tokens` 时，服务器将拒绝启动并报错，而不是静默截断序列。
不适用于 gRPC 服务器
[env: AUTO_TRUNCATE=]
--default-prompt-name <DEFAULT_PROMPT_NAME>
应默认用于编码的提示名称。如果未设置，则不应用任何提示。
必须是 `sentence-transformers` 配置 `prompts` 字典中的键。
例如，如果 ``default_prompt_name`` 是 "query" 且 ``prompts`` 是 {"query": "query: ", ...}，那么句子 "What is the capital of France?" 将被编码为 "query: What is the capital of France?"，因为提示文本将在任何要编码的文本之前被前置。
参数 '--default-prompt-name <DEFAULT_PROMPT_NAME>' 不能与 '--default-prompt <DEFAULT_PROMPT>` 一起使用
[env: DEFAULT_PROMPT_NAME=]
--default-prompt <DEFAULT_PROMPT>
应默认用于编码的提示。如果未设置，则不应用任何提示。
例如，如果 ``default_prompt`` 是 "query: "，那么句子 "What is the capital of France?" 将被编码为 "query: What is the capital of France?"，因为提示文本将在任何要编码的文本之前被前置。
参数 '--default-prompt <DEFAULT_PROMPT>' 不能与 '--default-prompt-name <DEFAULT_PROMPT_NAME>` 一起使用
[env: DEFAULT_PROMPT=]
--dense-path <DENSE_PATH>
可选地，定义某些嵌入模型所需的 Dense 模块路径。
某些嵌入模型需要额外的 `Dense` 模块，其中包含单个线性层和激活函数。默认情况下，这些 `Dense` 模块存储在 `2_Dense` 目录下，但也可能存在提供不同 `Dense` 模块的情况，用于将池化嵌入转换为不同的维度，表示为 `2_Dense_<dims>`，例如 https://huggingface.co/NovaSearch/stella_en_400M_v5。
注意此参数是可选的，仅在没有 `modules.json` 文件时或想要覆盖单个 Dense 模块路径时才需要设置，且仅在运行 `candle` 后端时有效。
[env: DENSE_PATH=]
--hf-token <HF_TOKEN>
你的 Hugging Face Hub 令牌。如果未设置 `--hf-token` 或 `HF_TOKEN`，令牌将从 `$HF_HOME/token` 路径读取（如果存在）。这确保了对私有或受限模型的访问，并允许更宽松的速率限制
[env: HF_TOKEN=]
--hostname <HOSTNAME>
监听的 IP 地址
[env: HOSTNAME=]
[default: 0.0.0.0]
-p, --port <PORT>
监听的端口
[env: PORT=]
[default: 3000]
--uds-path <UDS_PATH>
一些 text-embeddings-inference 后端内部通过 gRPC 通信时将使用的 Unix 套接字名称
[env: UDS_PATH=]
[default: /tmp/text-embeddings-inference-server]
--huggingface-hub-cache <HUGGINGFACE_HUB_CACHE>
HuggingFace Hub 缓存的位置。用于覆盖位置，例如如果你想提供一个挂载的磁盘
[env: HUGGINGFACE_HUB_CACHE=]
--payload-limit <PAYLOAD_LIMIT>
负载大小限制（字节）
默认为 2MB
[env: PAYLOAD_LIMIT=]
[default: 2000000]
--api-key <API_KEY>
设置用于请求授权的 API 密钥。
默认情况下，服务器响应每个请求。设置了 API 密钥后，请求必须设置 Authorization 头，并将 API 密钥作为 Bearer token。
[env: API_KEY=]
--json-output
以 JSON 格式输出日志（适用于遥测）
[env: JSON_OUTPUT=]
--disable-spans
是否包含通过 spans（跨度）的日志跟踪
[env: DISABLE_SPANS=]
--otlp-endpoint http://localhost:4317
[env: OTLP_ENDPOINT=]
--otlp-service-name <OTLP_SERVICE_NAME>
OpenTelemetry 的服务名称。例如：`text-embeddings-inference.server`
[env: OTLP_SERVICE_NAME=]
[默认值：text-embeddings-inference.server]
--prometheus-port <PROMETHEUS_PORT>
监听 Prometheus 监控系统的端口
[env: PROMETHEUS_PORT=]
[默认值：9000]
--cors-allow-origin <CORS_ALLOW_ORIGIN>
gRPC 服务器中未使用
[env: CORS_ALLOW_ORIGIN=]
-h, --help 打印帮助信息（使用 '-h' 查看摘要）
-V, --version 打印版本信息
### Docker 镜像
Text Embeddings Inference 附带多个 Docker 镜像，可用于针对特定后端：
| 架构 | 镜像 |
|--------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| CPU | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cpu-1.9 |
| Volta | 不支持 |
| Turing (T4, RTX 2000 系列，...) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:turing-1.9 (实验性) |
| Ampere 8.0 (A100, A30) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:1.9 |
| Ampere 8.6 (A10, A40, ...) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:86-1.9 |
| Ada Lovelace (RTX 4000 系列，...) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:89-1.9 |
| Hopper (H100) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:hopper-1.9 |
| Blackwell 10.0 (B200, GB200, ...) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:100-1.9 (实验性) |
| Blackwell 12.0 (GeForce RTX 50X0, ...) | ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:120-1.9 (实验性) |
**警告**: 由于精度问题，Turing 镜像默认关闭了 Flash Attention。
您可以使用 `USE_FLASH_ATTENTION=True` 环境变量将 Flash Attention v1 开启。
### API 文档
您可以使用 `/docs` 路由查阅 `text-embeddings-inference` REST API 的 OpenAPI 文档。
Swagger UI 也可在以下地址访问：
[https://huggingface.github.io/text-embeddings-inference](https://huggingface.github.io/text-embeddings-inference)。
### 使用私有或受限模型
您可以选择使用 `HF_TOKEN` 环境变量来配置 `text-embeddings-inference` 使用的令牌。这允许您访问受保护的资源。
例如：
1. 前往 https://huggingface.co/settings/tokens
2. 复制您的 CLI READ 令牌
3. 导出 `HF_TOKEN=<your CLI READ token>`
或者使用 Docker：
```shell
model=<your private model>
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
token=<your CLI READ token>
docker run --gpus all -e HF_TOKEN=$token -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model
离线部署
要在气隙环境（离线环境）中部署 Text Embeddings Inference，首先下载权重，然后使用卷将它们挂载到容器内部。
例如：
# (Optional) create a `models` directory
mkdir models
cd models
# Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com)
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
# Set the models directory as the volume path
volume=$PWD
# Mount the models directory inside the container with a volume and set the model ID
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id /data/Qwen3-Embedding-0.6B
使用重排序模型
text-embeddings-inference v0.4.0 增加了对 CamemBERT、RoBERTa、XLM-RoBERTa 和 GTE 序列分类模型的支持。
重排序模型是单类别的序列分类交叉编码器模型，用于对查询和文本之间的相似度进行评分。
请参阅 LlamaIndex 团队的 这篇博客文章，了解如何在您的 RAG 管道中使用重排序模型以提高下游性能。
model=BAAI/bge-reranker-large
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model
然后您可以使用以下命令对查询和一组文本之间的相似度进行排名：
curl 127.0.0.1:8080/rerank \
-X POST \
-d '{"query": "What is Deep Learning?", "texts": ["Deep Learning is not...", "Deep learning is..."]}' \
-H 'Content-Type: application/json'
使用序列分类模型
您也可以使用经典的序列分类模型，如 SamLowe/roberta-base-go_emotions：
model=SamLowe/roberta-base-go_emotions
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model
部署模型后，您可以使用 predict 端点获取与输入最相关的情绪：
curl 127.0.0.1:8080/predict \
-X POST \
-d '{"inputs":"I like you."}' \
-H 'Content-Type: application/json'
使用 SPLADE 池化
您可以选择为 Bert 和 Distilbert MaskedLM 架构激活 SPLADE 池化：
model=naver/efficient-splade-VI-BT-large-query
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9 --model-id $model --pooling splade
部署模型后，您可以使用 /embed_sparse 端点获取稀疏嵌入：
curl 127.0.0.1:8080/embed_sparse \
-X POST \
-d '{"inputs":"I like you."}' \
-H 'Content-Type: application/json'
分布式追踪
text-embeddings-inference 已通过 OpenTelemetry 集成了分布式追踪。您可以通过设置 --otlp-endpoint 参数将地址指向 OTLP 收集器来使用此功能。
gRPC
text-embeddings-inference (文本嵌入推理) 提供 gRPC API 作为高性能部署中默认 HTTP API 的替代方案。API 的 protobuf 定义可在 此处 找到。
您可以通过在任意 TEI (Text Embeddings Inference) Docker 镜像中添加 -grpc 标签来使用 gRPC API。例如：
model=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.9-grpc --model-id $model
grpcurl -d '{"inputs": "What is Deep Learning"}' -plaintext 0.0.0.0:8080 tei.v1.Embed/Embed
本地安装
Apple Silicon (Homebrew)
在 Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 上，您可以通过 Homebrew 安装预编译的二进制文件：
brew install text-embeddings-inference
然后使用 Metal 加速启动文本嵌入推理：
model=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
text-embeddings-router --model-id $model --port 8080
CPU
您也可以选择在本地安装 text-embeddings-inference。
首先 安装 Rust：
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
然后运行：
# On x86 with ONNX backend (recommended)
cargo install --path router -F ort
# On x86 with Intel backend
cargo install --path router -F mkl
# On M1 or M2
cargo install --path router -F metal
现在您可以使用以下方式在 CPU 上启动文本嵌入推理：
model=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
text-embeddings-router --model-id $model --port 8080
注意： 在某些机器上，您可能还需要 OpenSSL 库和 gcc。在 Linux 机器上，运行：
sudo apt-get install libssl-dev gcc -y
CUDA
不支持 CUDA 计算能力小于 7.5 的 GPU（V100, Titan V, GTX 1000 系列等）。
请确保已安装 CUDA 和 NVIDIA 驱动程序。您设备上的 NVIDIA 驱动程序需要与 CUDA 12.2 或更高版本兼容。您还需要将 NVIDIA 二进制文件添加到您的路径中：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
然后运行以下内容（可能需要一些时间，因为它需要编译 CUDA 内核）：
# On Turing GPUs (T4, RTX 2000 series ... )
cargo install --path router -F candle-cuda-turing
# On Ampere, Ada Lovelace, Hopper and Blackwell
cargo install --path router -F candle-cuda
现在您可以按如下方式在 GPU 上启动文本嵌入推理：
model=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
text-embeddings-router --model-id $model --port 8080
Docker
您可以使用 Docker 构建 CPU 容器，如下所示：
docker build -f Dockerfile .
要构建 CUDA 容器，您需要知道运行时将要使用的 GPU 的计算能力 (compute cap)，以便相应地构建镜像：
# Get submodule dependencies
git submodule update --init
# Example for Turing (T4, RTX 2000 series, ...)
runtime_compute_cap=75
# Example for Ampere (A100, ...)
runtime_compute_cap=80
# Example for Ampere (A10, ...)
runtime_compute_cap=86
# Example for Ada Lovelace (RTX 4000 series, ...)
runtime_compute_cap=89
# Example for Hopper (H100, ...)
runtime_compute_cap=90
# Example for Blackwell (B200, GB200, ...)
runtime_compute_cap=100
# Example for Blackwell (GeForce RTX 50X0, RTX PRO 6000, ...)
runtime_compute_cap=120
docker build . -f Dockerfile-cuda --build-arg CUDA_COMPUTE_CAP=$runtime_compute_cap
Apple M1/M2 arm64 架构
免责声明
正如 此处 所解释的，Metal / Metal Performance Shaders (MPS) 无法通过 Docker 支持。因此，当在 M1/M2 ARM CPU 上使用此 Docker 镜像时，推理将由 CPU 处理，速度可能相当慢。
docker build . -f Dockerfile --platform=linux/arm64
示例
版本历史
v1.9.32026/03/23v1.9.22026/02/25v1.9.12026/02/17v1.9.02026/02/17v1.8.32025/10/30v1.8.22025/09/09v1.8.12025/09/04v1.8.02025/08/05v1.7.42025/07/07v1.7.32025/06/30v1.7.22025/06/16v1.7.12025/06/03v1.7.02025/04/08v1.6.12025/03/28v1.6.02024/12/13v1.5.12024/11/05v1.5.02024/07/10v1.4.02024/07/02v1.3.02024/06/28v1.2.32024/04/25常见问题
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