ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Faiss ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v1.7.3.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Faiss ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ເຟສ
ລາຍລະອຽດ
Faiss ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດສໍາລັບການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະການຈັດກຸ່ມຂອງ vectors ຫນາແຫນ້ນ. ມັນປະກອບດ້ວຍສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຄົ້ນຫາໃນຊຸດຂອງ vectors ຂອງຂະຫນາດໃດກໍ່ຕາມ, ເຖິງອັນທີ່ອາດຈະບໍ່ເຫມາະໃນ RAM. ມັນຍັງປະກອບດ້ວຍລະຫັດສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການປະເມີນຜົນແລະການປັບຕົວກໍານົດການ. Faiss ຖືກຂຽນໄວ້ໃນ C ++ ດ້ວຍ wrappers ສົມບູນສໍາລັບ Python / numpy. ບາງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດແມ່ນຖືກປະຕິບັດຢູ່ໃນ GPU. ມັນໄດ້ຖືກພັດທະນາໂດຍ Facebook AI Research. Faiss ມີຫຼາຍວິທີສໍາລັບການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ມັນສົມມຸດວ່າຕົວຢ່າງຖືກສະແດງເປັນ vectors ແລະຖືກກໍານົດໂດຍຈໍານວນເຕັມ, ແລະ vectors ສາມາດປຽບທຽບກັບ L2 (Euclidean) ໄລຍະຫ່າງຫຼືຜະລິດຕະພັນຈຸດ. vectors ທີ່ຄ້າຍຄືກັບ vector vector ແມ່ນຜູ້ທີ່ມີໄລຍະ L2 ຕ່ໍາສຸດຫຼືຜະລິດຕະພັນຈຸດສູງສຸດທີ່ມີ vector ສອບຖາມ. ມັນຍັງສະຫນັບສະຫນູນຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ cosine, ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້ແມ່ນຜະລິດຕະພັນ dot ໃນ vectors ປົກກະຕິ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ຫ້ອງສະຫມຸດສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຖືກປະຕິບັດໃນ C ++, ດ້ວຍການສະຫນັບສະຫນູນ GPU ທາງເລືອກທີ່ສະຫນອງໃຫ້ຜ່ານ CUDA, ແລະການໂຕ້ຕອບ Python ທາງເລືອກ.
- Faiss ຈັດການຄໍເລັກຊັນຂອງ vectors ຂອງມິຕິຄົງທີ່ d, ໂດຍປົກກະຕິສອງສາມ 10s ຫາ 100s
- ລຸ້ນ CPU ຕ້ອງການຫ້ອງສະໝຸດ BLAS. ມັນລວບລວມກັບ Makefile ແລະສາມາດຖືກຫຸ້ມຫໍ່ຢູ່ໃນຮູບ docker
- Faiss ຖືກສ້າງຂຶ້ນປະມານປະເພດດັດສະນີທີ່ເກັບຮັກສາຊຸດ vectors, ແລະສະຫນອງຫນ້າທີ່ໃນການຄົ້ນຫາພວກມັນດ້ວຍການປຽບທຽບ vector ຜະລິດຕະພັນ L2 ແລະ / ຫຼື dot.
- ການປະຕິບັດ GPU ທາງເລືອກໃຫ້ສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ແມ່ນການປະຕິບັດການຄົ້ນຫາເພື່ອນບ້ານທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດທີ່ແນ່ນອນແລະໄວທີ່ສຸດສໍາລັບ vectors ມິຕິລະດັບສູງ.
- Faiss ຖືກສ້າງຂື້ນອ້ອມຮອບວັດຖຸ Index. ມັນ encapsulates ຊຸດຂອງຖານຂໍ້ມູນ vectors, ແລະທາງເລືອກ preprocesses ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຊອກຫາປະສິດທິພາບ.
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
C ++
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/faiss.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
