faiss的简单使用

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简介 faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架.由Facebook AI Research研发. 具有以下特性. 1.提供多种检索方法 2.速度快 3.可存在内存和磁盘中 4.C++实现,提供Python封装调用. 5.大部分算法支持GPU实现下面给出一些快速链接方便查找更多内容. github 官方文档 c++类信息 Troubleshooting 官方安装文档安装文档中给出来编译安装,conda等安装方式.因为公司服务器编译安装需要权限,所有我们一般使用conda的方式安装…

Centos 7.3 编译 & 安装 & 测试 facebook faiss

许多 AI 系统训练完毕,正式上线时的基本操作往往可以抽象为:在高维向量空间中,给定一个向量,寻找与之最相近的 k 个向量.当向量数目异常巨大时,如何快速地执行这一基本操作,便成为 AI 系统在工程应用中必须解决的问题. Facebook 发布 faiss (Facebook AI Similarity Search) 就是专门用来解决这个问题的. 详细阐述请看 facebook 的原文: https://code.facebook.com/posts/1373769912645926/fais…

faiss索引基于数量级和内存限制的选择

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质传统…

faiss CPU版本+GPU版本安装

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.…

Faiss教程：入门

Faiss处理固定维度d的数据,矩阵每一行表示一个向量,每列表示向量的一项.Faiss采用32-bit浮点型存储. 假设xb为数据集,维度为\(nb\times{d}\):xq是查询数据,维度为\(nq\times{d}\) import numpy as np d = 64 # dimension nb = 100000 # database size nq = 10000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb…

揭开Faiss的面纱探究Facebook相似性搜索工具的原理

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快…