Esta es la aplicación de Linux llamada Faiss cuya última versión se puede descargar como v1.7.3.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Faiss con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Faiss
DESCRIPCIÓN:
Faiss es una biblioteca para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de vectores densos. Contiene algoritmos que buscan en conjuntos de vectores de cualquier tamaño, hasta aquellos que posiblemente no quepan en la RAM. También contiene código de soporte para evaluación y ajuste de parámetros. Faiss está escrito en C++ con contenedores completos para Python/numpy. Algunos de los algoritmos más útiles se implementan en la GPU. Está desarrollado por Facebook AI Research. Faiss contiene varios métodos para la búsqueda de similitud. Asume que las instancias se representan como vectores y se identifican con un número entero, y que los vectores se pueden comparar con distancias L2 (euclidianas) o productos escalares. Los vectores que son similares a un vector de consulta son aquellos que tienen la distancia L2 más baja o el producto escalar más alto con el vector de consulta. También es compatible con la similitud del coseno, ya que se trata de un producto punto en vectores normalizados.
Caracteristicas
- La biblioteca se implementa principalmente en C ++, con soporte de GPU opcional proporcionado a través de CUDA y una interfaz de Python opcional
- Faiss maneja colecciones de vectores de una dimensionalidad fija d, típicamente unos pocos 10s a 100s
- La versión de CPU requiere una biblioteca BLAS. Se compila con un Makefile y se puede empaquetar en una imagen acoplable
- Faiss se basa en un tipo de índice que almacena un conjunto de vectores y proporciona una función para buscar en ellos con L2 y/o comparación de vectores de productos punto.
- La implementación de GPU opcional proporciona lo que probablemente sea la implementación de búsqueda de vecino más cercano exacta y aproximada más rápida para vectores de alta dimensión.
- Faiss está construido alrededor del objeto Index. Encapsula el conjunto de vectores de la base de datos y, opcionalmente, los preprocesa para que la búsqueda sea eficiente.
Lenguaje de programación
C + +
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/faiss.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.