add metax sentence-transformers engine

Signed-off-by: Sun Ruoxi <sunruoxi@4paradigm.com>

README.md

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-# enginex_metax_c_series-feature-extraction
+# Sentence Transformer Server
+
+基于 FastAPI 和 Sentence Transformers 的文本向量化服务，支持文本编码和相似度计算。
+
+## 功能特性
+
+- **文本编码**：将文本转换为高维向量表示
+- **相似度计算**：计算两个文本之间的余弦相似度
+- **RESTful API**：提供标准的 HTTP 接口
+
+## Docker 部署
+
+### 构建镜像
+
+```bash
+docker build -t sentence-transformer-server .
+```
+
+### 运行容器
+
+#### GPU 版本（需要 nvidia-docker）
+
+```bash
+docker run -d \
+  --name st-server \
+  --gpus all \
+  -p 8000:8000 \
+  -v /path/to/your/model:/model \
+  sentence-transformer-server
+```
+
+#### CPU 版本
+
+```bash
+# 先修改 server.py 中的 DEVICE = "cpu"
+docker run -d \
+  --name st-server \
+  -p 8000:8000 \
+  -v /path/to/your/model:/model \
+  sentence-transformer-server
+```
+
+**注意**：将 `/path/to/your/model` 替换为实际的模型文件路径
+
+## API 接口
+
+### 1. 健康检查
+
+**接口**：`GET /health`
+
+**响应**：
+```json
+{
+  "status": "ok"
+}
+```
+
+### 2. 文本编码
+
+**接口**：`POST /encode`
+
+**请求体**：
+```json
+{
+  "texts": ["这是一段测试文本", "这是另一段文本"],
+  "normalize": true
+}
+```
+
+**参数说明**：
+- `texts`：待编码的文本列表
+- `normalize`：是否对向量进行归一化（默认 true）
+
+**响应**：
+```json
+{
+  "embeddings": [
+    [0.123, 0.456, ...],
+    [0.789, 0.234, ...]
+  ]
+}
+```
+
+**示例**：
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/encode \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"texts": ["你好世界", "测试文本"], "normalize": true}'
+```
+
+### 3. 相似度计算
+
+**接口**：`POST /similarity`
+
+**请求体**：
+```json
+{
+  "text1": "第一段文本",
+  "text2": "第二段文本"
+}
+```
+
+**响应**：
+```json
+{
+  "similarity": 0.8567
+}
+```
+
+**示例**：
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/similarity \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"text1": "我喜欢吃苹果", "text2": "我爱吃水果"}'
+```
+
+## 配置说明
+
+### 模型路径
+
+模型路径通过容器内的 `/model` 目录挂载，可在 [server.py](server.py#L9) 中修改：
+
+```python
+MODEL_NAME = "/model"
+```
+
+### 设备配置
+
+根据实际硬件环境修改设备配置，[server.py](server.py#L10)：
+
+```python
+# NVIDIA GPU
+DEVICE = "cuda"
+
+# CPU
+DEVICE = "cpu"
+
+# 国产芯片（需修改代码支持）
+DEVICE = "npu"  # 华为昇腾
+DEVICE = "mlu"  # 寒武纪
+```
+
+## 依赖包
+
+主要依赖项见 [requirements.txt](requirements.txt)：
+- fastapi
+- uvicorn
+- pydantic
+- numpy
+- sentence-transformers