Centos 7.3 编译 & 安装 & 测试 facebook faiss

柔情只为你懂 2022-06-07 09:41 308阅读 0赞

许多 AI 系统训练完毕，正式上线时的基本操作往往可以抽象为：在高维向量空间中，给定一个向量，寻找与之最相近的 k 个向量。当向量数目异常巨大时，如何快速地执行这一基本操作，便成为 AI 系统在工程应用中必须解决的问题。

Facebook 发布 faiss (Facebook AI Similarity Search) 就是专门用来解决这个问题的。

![facebook_faiss.jpg][]

详细阐述请看 facebook 的原文：

[https://code.facebook.com/posts/1373769912645926/faiss-a-library-for-efficient-similarity-search/][https_code.facebook.com_posts_1373769912645926_faiss-a-library-for-efficient-similarity-search]

国内许多媒体关于 faiss 的介绍，基本都是上述文章的翻译稿。

这里我们暂且不去深究 faiss 背后的原理，只是简单记录一下 centos 7.3 上如何使用 faiss，供有需要的朋友参考。

# 安装依赖
    sudo yum install -y openblas swig
     
    # 获取 faiss 源代码
    git clone https://github.com/facebookresearch/faiss.git
     
    # 编译 faiss
    cd faiss
    cp example_makefiles/makefile.inc.Linux makefile.inc
    make all
     
    # 编译 python 接口
    make py
     
    # 设置优化选项
    export OMP_WAIT_POLICY=PASSIVE
     
    # 运行 python 示例代码
    export PYTHONPATH=.
    python tutorial/python/1-Flat.py
    python tutorial/python/2-IVFFlat.py
    python tutorial/python/3-IVFPQ.py

【原文链接】[http://www.ipaomi.com/2017/10/09/centos-7-3-编译-安装-测试-facebook-faiss/][http_www.ipaomi.com_2017_10_09_centos-7-3-_-_-_-facebook-faiss]

[facebook_faiss.jpg]: http://www.ipaomi.com/wp-content/uploads/2017/10/facebook_faiss.jpg
[https_code.facebook.com_posts_1373769912645926_faiss-a-library-for-efficient-similarity-search]: https://code.facebook.com/posts/1373769912645926/faiss-a-library-for-efficient-similarity-search/
[http_www.ipaomi.com_2017_10_09_centos-7-3-_-_-_-facebook-faiss]: http://www.ipaomi.com/2017/10/09/centos-7-3-%e7%bc%96%e8%af%91-%e5%ae%89%e8%a3%85-%e6%b5%8b%e8%af%95-facebook-faiss/