# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
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msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version:  Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-07-17 15:37+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language: de\n"
"Language-Team: de <LL@li.org>\n"
"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:5
msgid "Embeddings"
msgstr "Einbettung"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:8
msgid "Learn how to create text embeddings in Xinference."
msgstr "Erfahren Sie, wie Sie Text-Embeddings in Xinference erstellen."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:12
msgid "Introduction"
msgstr "Einführung"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:14
msgid ""
"Text embeddings are used to quantify how related different pieces of text"
" are. They can be used in various applications including search, "
"clustering, recommendations, anomaly detection, diversity measurement, "
"and classification."
msgstr ""
"Texteinbettungen werden verwendet, um die Relevanz zwischen verschiedenen"
" Texten zu quantifizieren. Sie können in verschiedenen Anwendungen "
"eingesetzt werden, darunter Suche, Clustering, Empfehlungen, "
"Anomalieerkennung, Diversitätsmetriken und Klassifizierung."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:17
msgid ""
"An embedding is a vector of floating point numbers. The proximity between"
" two vectors serves as an indicator of their similarity. Less distance "
"implies a higher correlation, while a larger distance indicates reduced "
"correlation."
msgstr ""
"Ein Embedding ist ein Vektor von Gleitkommazahlen. Die Nähe zwischen zwei"
" Vektoren kann als Indikator für ihre Ähnlichkeit dienen. Ein geringerer "
"Abstand bedeutet eine höhere Korrelation, während ein größerer Abstand "
"auf eine geringere Korrelation hinweist."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:20
msgid ""
"Embedding models in Xinference can be invoked through the Embeddings API "
"to create embeddings. The Embeddings API mimics OpenAI's `create "
"embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_."
msgstr ""
"Über die Embeddings API können Modelle in Xinference aufgerufen werden, "
"um Einbettungen zu erstellen. Die Embeddings API ahmt die `create "
"embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_ von OpenAI nach."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:27
msgid "API ENDPOINT"
msgstr "API-Endpunkt"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:28
msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
msgstr "OpenAI-kompatibler Endpunkt"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:30
msgid "Embeddings API"
msgstr "Embeddings-API"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:31
msgid "/v1/embeddings"
msgstr "/v1/embeddings"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:35
msgid "Supported models"
msgstr "Unterstützte Modelle"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:37
msgid ""
"You can examine all the :ref:`builtin embedding models in Xinference "
"<models_embedding_index>`."
msgstr ""
"Sie können alle :ref:`eingebetteten Modelle in Xinference "
"<models_embedding_index>` anzeigen."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:40
msgid "Embedding engines"
msgstr "Embedding-Engines"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:42
msgid ""
"When launching an embedding model, you can pick the serving engine with "
"the ``model_engine`` parameter (``--model-engine`` on the command line):"
msgstr ""
"Beim Starten eines Embedding-Modells können Sie die Serving-Engine über "
"den Parameter ``model_engine`` auswählen (``--model-engine`` auf der "
"Kommandozeile):"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:45
msgid ""
"``sentence_transformers``: the default engine, available for all "
"embedding models."
msgstr ""
"``sentence_transformers``: die Standard-Engine, verfügbar für alle "
"Embedding-Modelle."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:47
msgid ""
"``vllm``: high-throughput serving for supported model families — "
"currently models whose names start with ``bge``, ``gte``, ``text2vec``, "
"``m3e``, ``Qwen3``, or ``bce`` (e.g. ``bce-embedding-base_v1``)."
msgstr ""
"``vllm``: Serving mit hohem Durchsatz für unterstützte Modellfamilien — "
"derzeit Modelle, deren Namen mit ``bge``, ``gte``, ``text2vec``, ``m3e``,"
" ``Qwen3`` oder ``bce`` beginnen (z. B. ``bce-embedding-base_v1``)."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:50
msgid ""
"``flag``: FlagEmbedding-based engine; also supports hybrid (sparse+dense)"
" output, see the FAQ below."
msgstr ""
"``flag``: auf FlagEmbedding basierende Engine; unterstützt auch hybride "
"Ausgaben (sparse+dense), siehe die FAQ unten."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:52
msgid "``llama.cpp``: serve GGUF-format embedding models."
msgstr "``llama.cpp``: Bereitstellung von Embedding-Modellen im GGUF-Format."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:55
msgid "Truncating input"
msgstr "Eingaben kürzen"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:57
msgid ""
"The Embeddings API accepts an optional ``truncate_prompt_tokens`` "
"parameter to cap the token length of each input before encoding:"
msgstr ""
"Die Embeddings-API akzeptiert einen optionalen Parameter "
"``truncate_prompt_tokens``, um die Token-Länge jeder Eingabe vor dem "
"Kodieren zu begrenzen:"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:60
msgid "unset / ``null``: no truncation."
msgstr "nicht gesetzt / ``null``: keine Kürzung."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:61
msgid "a positive integer ``N``: truncate each input to at most ``N`` tokens."
msgstr ""
"eine positive Ganzzahl ``N``: jede Eingabe wird auf höchstens ``N`` "
"Tokens gekürzt."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:62
msgid "``-1``: truncate to the model's own maximum input length."
msgstr "``-1``: Kürzung auf die maximale Eingabelänge des Modells."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:77
msgid "Quickstart"
msgstr "Schnellstart"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:79
msgid ""
"We can try Embeddings API out either via cURL, OpenAI Client, or "
"Xinference's python client:"
msgstr ""
"Wir können die Embeddings API über cURL, den OpenAI Client oder den "
"Python-Client von Xinference ausprobieren."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:140
msgid "FAQ"
msgstr "FAQ"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:143
msgid "Does the LLM in Xinference support Embeddings API?"
msgstr "Unterstützt LLM die Embeddings-API in Xinference?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:145
msgid ""
"No. Xinference doesn't provide embed API for LLMs due to considerations "
"of performance."
msgstr ""
"Nein. Aus Leistungsgründen stellt Xinference für LLMs keine Embed-API "
"bereit."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:149
msgid "Does Embeddings API provides integration method for LangChain?"
msgstr "Bietet die Embeddings API eine Integrationsmethode mit LangChain?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:151
msgid ""
"Yes, you can refer to the related sections in LangChain's respective "
"official Xinference documentation. Here is the link: `Text Embedding "
"Models: Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"
msgstr ""
"Ja, Sie können den entsprechenden Abschnitt in der offiziellen LangChain-"
"Dokumentation zu Xinference einsehen. Hier ist der Link: `Text Embedding "
"Models: Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:156
msgid "Does Embeddings API support hrbrid model?"
msgstr "Unterstützt die Embeddings-API hybride Modelle?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:158
msgid ""
"Yes, you can use ``flag`` as the engine to deploy the model and call "
"Embeddings API by setting the extra parameter ``return_parse=True`` which"
" will return sparse vectors."
msgstr ""
"Ja, Sie können das Modell mit der Engine ``flag`` bereitstellen und die "
"Embeddings-API mit dem zusätzlichen Parameter ``return_parse=True`` "
"aufrufen, wodurch Sparse-Vektoren zurückgegeben werden."

#~ msgid ""
#~ "You can find more examples of "
#~ "``embed`` ability in the tutorial "
#~ "notebook:"
#~ msgstr ""
#~ "Sie können weitere Beispiele für die "
#~ "``embed``-Funktion im Tutorial-Notebook "
#~ "finden."

#~ msgid "LangChain Streamlit Doc Chat"
#~ msgstr "LangChain Streamlit Dokumenten-Dialog"

#~ msgid "Learn from an example demonstrating how to use embed API via LangChain"
#~ msgstr ""
#~ "Lernen Sie anhand eines Beispiels, wie"
#~ " Sie die Embedding-API über LangChain"
#~ " verwenden."

