faiss 学习

介绍

安装

编译

索引学习


  • 首先想在本地mac上编译faiss(失败)

    • 安装了cuda,但mac没有GPU
    • gcc g++ 默认使用的cmake,通过设置环境变量解决
    • 安装openblas boost thrift zookeeper
    • 还有一些依赖问题没有解决
    • 编译整个项目时出现找不到头文件的问题
  • 在本地安装thrift0.9.2(失败)
    • 分别可以从github与thrit官网下载包进行安装,但都没有安装成功
    • 使用brew install thrift可以安装成功,但无法通过命令选择0.9.2版本
    • 网上能找到方法,从github上clone下来brew的thrift版本,然后git log找到0.9.2版本对应的commit id,git checkout到这个id,执行命令,会出错
  • 拉取centos7 docker镜像(失败)
    • 由于生产环境中使用的是centos7,所以想拉取相同系统环境的镜像,好处是可以直接把线上的库文件scp到本地
    • 安装cmake make gcc g++
    • 但仍然需要安装cuda openblas thrift boost zookeeper等等依赖
    • 依赖安装不完整,编译项目时出现找不到头文件问题
  • 使用测试环境(通过)
    • 好处是各种依赖已经安装好
    • 有点麻烦的是在本地clion写好测试代码,复制到测试机上进行编译并执行测试
    • 测试目的为faiss不同版本之间的性能,由于编译faiss(生成静态库文件)需要cuda openblas等依赖,因此也在测试机上执行
    • 直接将原src目录下的makefile目录复制,并进行修改(makefile来自nmslib项目,其中还有很多编译选项不明白)
    • 编译好不同版本的faiss静态库文件,完成性能测试(faiss库还有待继续深入学习)
  • 使用测试环境(无法使用GPU建立索引)
    • 原因是测试环境的机器没有GPU,还一直在google错误信息,浪费时间,心塞。。。

      • 查看gpu以及类型 lspci | grep -i vga; lspci |grep -i nvidia
      • 查看nvidia显卡状态 nvidia-smi
  • 相似度
    • inner product: 越大越相似(越大夹角越小,方向越一致)
    • cosine similarity: normalized vector, inner product, -1:1,越大越相似

待补充...

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