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主要是创建了一个基于centos7的镜像，然后按照miniconda、faiss-gpu 和 pandas，但是奇怪的是在这里不管是执行pip install 还是conda install，都执行不成功，但是把这个放到容器中执行就可以，咱也不知道为啥。-v：指定一个卷（volume），将宿主机的/home/ndf/faiss/data目录映射到容器的/app/data目录；创建一个名为faiss
实例化多个 GPU 索引时，最好分解 GPU 资源以避免浪费内存。该函数采用可以在索引之间重用的资源对象列表作为其第一个参数，对象，该对象可用于调整 GPU 存储对象的方式。除了普通参数之外，它们还接受资源对象作为输入，以及索引存储配置选项和 float16/float32 配置参数。GPU 通常比 CPU 具有更高的延迟，但和 CPU 相比具有更高的并行吞吐量和内存带宽。的输入已经与 索引 位于
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
bug处理
faiss编译
下面介绍的方法只支持部分index类型从index中恢复出原始数据给定id，可以使用reconstruct或者reconstruct_n方法从index中回复出原始向量。支持下述几类index：IndexFlatIndexIVFFlat(需要与make_direct_map结合)IndexIVFPQIndexPreTransformimport sysimport numpy as npimpor
【代码】RuntimeError: Error in __cdecl faiss::FileIOWriter::FileIOWriter(const char *) at D:\bld\faiss-split。
1. 首先下载faiss的仓库：git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git。其他资料：https://blog.csdn.net/weixin_44684139/article/details/123417681。主参考：https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INS
数据准备：将数据转换为Faiss可以处理的格式，通常是64位浮点数的向量。选择索引：根据数据集的大小和搜索的准确性要求，选择合适的索引类型。构建索引：使用Faiss的Python或C++ API构建索引，并将其训练（或拟合）到数据集上。搜索：使用索引进行搜索，可以是单次查询或批量查询。搜索时可以指定搜索的k值，即返回的最近邻个数。评估：评估搜索结果的准确性和性能，根据需要调整索引参数或搜索算法。扩
下载faiss-gpu
在下面的示例中，我们将使用在 d=64 维度上形成均匀分布的向量。向量仍然存储在 Voronoi 单元中，但它们的大小减小到可配置的字节数 m（d 必须是 m 的倍数）。为了扩展到非常大的数据集，Faiss 提供了基于乘积量化的有损压缩来压缩存储的向量的变体。正如我们看见的，IndexFlatL2 和 IndexIVFFlat 都存储全部的向量。我们假设行优先存储，即向量编号 i 的第 j 个分量
windows+ vs2019 + faiss 编译
平面索引只是将向量编码为固定大小的代码，并将它们存储在字节的数组中。在搜索时，所有索引向量都被顺序解码并与查询向量进行比较。对于 ，比较是在压缩域中完成的，速度更快支持操作平面索引类似于 C++ 向量。它们不存储向量 ID，因为在许多情况下顺序编号就足够了。所以：向量编码可用的编码是（压缩率由小到大）：一种典型的加速方法是采用 k-means 等分区技术，但代价是失去找到最近邻居的保证。相应的算法
faiss 多种索引类型
由于在cpu上使用对向量检索算法时，发现面对数据量较大时，批量匹配耗时会显著增加，影响业务整体响应。便尝试使用GPU来实现检索计算，限于本人技术有限，写不出好算法。便取巧利用Faiss-gpu来检索(* ^ ▽ ^ *)以下是安装记录~
faiss
——faiss
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