Faiss 快速入门(1) Faiss 更快的索引(2) Faiss低内存占用(3) Faiss 构建: clustering, PCA, quantization(4) 如何选择Faiss索引(5)…

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…

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…

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.…

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…

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…

目录 深入理解Faiss 原理&源码 (一) 编译 mac下安装 安装mac xcode工具包 安装 openblas 安装swig 安装libomp 编译faiss 附录 深入理解Faiss 原理&源码 (一) 编译 Faiss系列, 从单机lib到构建大规模分布式向量检索系统, 且听我娓娓道来 Faiss是什么? 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…

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. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…