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faiss 用检索10亿向量(维度768)的方法,注意考虑占用内存空间大小不能超过100G,因为100G已经是很多服务器内存的极限了,有的128G已经是超规格的机器了。价格也就是2000左右(月租)。

要处理 10 亿个 768 维的向量,并且限制内存占用不超过 100G,我们需要使用 FAISS 中的一些高效索引类型和优化策略。以下是一个可行的方法:

愿我们终有重逢之时,而你还记得我们曾经讨论的话题。

 group 868373192

 second group 277356808

1. 选择合适的索引类型

考虑到内存限制,我们可以使用 faiss.IndexIVFScalarQuantizer,它结合了倒排索引(IVF)和标量量化(Scalar Quantization)技术,能够在减少内存占用的同时保持较高的搜索精度。

2. 安装 FAISS

首先,确保你已经安装了 FAISS 库。你可以通过以下命令安装:

pip install faiss-cpu  # 或者 faiss-gpu,如果你有 GPU 支持

3. 导入 FAISS 库

import faiss
import numpy as np
http://www.dinnco.com/news/10778.html

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