nomic 0.137B params Restreint
Nomic Embed Text v1.5
embeddings
Modèle d'embeddings de référence pour le RAG local : transforme du texte en vecteurs pour la recherche sémantique. Très léger, tourne partout.
Caractéristiques principales
Paramètres 0.137B params
RAM min (Q4) 2 Go
Contexte 8K tokens
Famille nomic
Année 2024
Use cases embeddings
Variantes disponibles
| Quantization | Taille | RAM requise | VRAM requise | Vitesse | HuggingFace |
|---|---|---|---|---|---|
| F16 | 0.27 Go | 2 Go | 1 Go | - | HuggingFace → |
Installation
Ollama
La méthode la plus simple pour lancer Nomic Embed Text v1.5 en local.
ollama run nomic-embed-text:latest Pas encore installé ? Voir le guide Ollama
LM Studio
Interface graphique pour exécuter Nomic Embed Text v1.5 sans ligne de commande.
- Télécharger et ouvrir LM Studio
- Aller dans l'onglet Discover
- Rechercher Nomic Embed Text v1.5
- Sélectionner la variante souhaitée (Q4_K_M recommandé) et télécharger
- Charger le modèle et démarrer un chat
llama.cpp
Pour les utilisateurs avancés souhaitant un contrôle total sur l'inférence.
# Télécharger le modèle GGUF (exemple Q4_K_M)
huggingface-cli download \
nomic-ai/Nomic-Embed-Text-v1.5 \
--include "*.Q4_K_M.gguf" \
--local-dir ./models/nomic-embed-text Fichiers GGUF disponibles sur HuggingFace
Compatible avec votre machine ?
Scannez votre configuration matérielle pour savoir si Nomic Embed Text v1.5 peut tourner sur votre ordinateur - RAM, VRAM, et vitesse estimée.