Ito ang Linux app na pinangalanang Faiss na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang v1.7.3.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Faiss sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA LALAKI
Ad
Faiss
DESCRIPTION
Ang Faiss ay isang library para sa mahusay na paghahanap ng pagkakatulad at pag-cluster ng mga siksik na vector. Naglalaman ito ng mga algorithm na naghahanap sa mga hanay ng mga vector ng anumang laki, hanggang sa mga posibleng hindi kasya sa RAM. Naglalaman din ito ng sumusuportang code para sa pagsusuri at pag-tune ng parameter. Ang Faiss ay nakasulat sa C++ na may kumpletong mga wrapper para sa Python/numpy. Ang ilan sa mga pinakakapaki-pakinabang na algorithm ay ipinatupad sa GPU. Ito ay binuo ng Facebook AI Research. Naglalaman ang Faiss ng ilang paraan para sa paghahanap ng pagkakatulad. Ipinapalagay nito na ang mga pagkakataon ay kinakatawan bilang mga vector at kinikilala ng isang integer, at ang mga vector ay maaaring ihambing sa mga L2 (Euclidean) na mga distansya o mga produkto ng tuldok. Ang mga vector na katulad ng isang query vector ay ang mga may pinakamababang L2 na distansya o ang pinakamataas na tuldok na produkto na may query na vector. Sinusuportahan din nito ang pagkakatulad ng cosine, dahil ito ay isang tuldok na produkto sa mga normalized na vector.
Mga tampok
- Ang library ay kadalasang ipinapatupad sa C++, na may opsyonal na suporta sa GPU na ibinigay sa pamamagitan ng CUDA, at isang opsyonal na interface ng Python
- Pinangangasiwaan ni Faiss ang mga koleksyon ng mga vector na may nakapirming dimensyon d, karaniwang ilang 10s hanggang 100s
- Ang bersyon ng CPU ay nangangailangan ng isang library ng BLAS. Nag-compile ito sa isang Makefile at maaaring i-package sa isang docker na imahe
- Ang Faiss ay binuo sa paligid ng isang uri ng index na nag-iimbak ng isang set ng mga vector, at nagbibigay ng isang function upang maghanap sa mga ito gamit ang L2 at/o tuldok na paghahambing ng vector ng produkto
- Ang opsyonal na pagpapatupad ng GPU ay nagbibigay ng malamang na pinakamabilis na eksakto at tinatayang pinakamalapit na pagpapatupad ng paghahanap ng kapitbahay para sa mga high-dimensional na vector.
- Ang Faiss ay binuo sa paligid ng Index object. Sinasaklaw nito ang hanay ng mga vector ng database, at opsyonal na pinoproseso ang mga ito upang maging mahusay ang paghahanap
Wika ng Programming
C + +
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/faiss.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.