写在前面 高性能向量检索库(milvus & faiss)简介 Milvus和Faiss都是高性能向量检索库,可以让你在海量向量库中快速检索到和目标向量最相似的若干个向量,这里相似度量标准可以是内积或者欧式距离等.这里借用milvus官方的话再次说明这两个库的特点: Milvus 是一款开源的.针对海量特征向量的相似性搜索引擎.基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好. 在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应. 说白了就是速度快,暂且不说十亿向量,自己写代码去完成对100万300维向量的…

一.上策:使用现成的faiss 找到别人(同事或同学)的python目录,找到faiss文件夹,复制到本地,并将其添加到PYTHONPATH下. 二.中策:使用anaconda anaconda上面的包要比pip多一些,如果pip找不到,就用anaconda. 三.下策:手动编译 手动编译需要openblas,openblas也需要手动编译. 参考资料 https://blog.csdn.net/xiaoxu2050/article/details/84560363 https://www.ji…

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 学习 github wiki 介绍 Faiss:Facebook开源的相似性搜索类库 安装 在Mac系统编译安装Faiss faiss教程跟进--Makefile 编译 faiss安装 makefile.inc的作用 按照教程可以分别生成libfaiss.a与libgpufaiss.a静态库文件 Centos 7.3 编译 & 安装 & 测试 facebook faiss 索引学习 houkai的一系列博客 pengwei的一系列文章以及向量搜索专栏 坑 首先想在本地mac上编…

1.Faiss简介 Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,支持十亿级别向量的搜索,是目前最为成熟的近似近邻搜索库.它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码.Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口.除此以外,对一些核心算法提供了GPU实现.相关介绍参考<Faiss:Facebook 开源的相似性搜索类库> 2.Faiss安装 参考&l…

上文针对Faiss安装和一些原理做了简单说明,本文针对标题所列三种索引方式进行编码验证. 首先生成数据集,这里采用100万条数据,每条50维,生成数据做本地化保存,代码如下: import numpy as np # 构造数据 import time d = 50 # dimension nb = 1000000 # database size # nq = 1000000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb =…

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度…

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…

最近在玩faiss,运行这段代码的时候报错了: res = faiss.StandardGpuResources()flat_config = 0index = faiss.GpuIndexFlatL2(res,d,flat_config) 报错内容见上: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "swigfaiss_gpu.py"…

faiss 个人理解: https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来,make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射(向量形式)存储到硬盘上, Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库.它包含了搜索任意大小的向量集合的算法,这些算法可能不适合RAM.它还包含用于评估和参数优化的支持代码.Faiss是用c++编写的,带有Python/numpy的完整包装.一些最有用的算法是在GPU上实现的.它是由Fa…