复制 corpus_embeddings=corpus_embeddings.to("cuda")corpus_embeddings=util.normalize_embeddings(corpus_embeddings)query_embeddings=query_embeddings.to("cuda")query_embeddings=util.normalize_embeddings(query_embeddings)hits=util.semantic_search(query_embeddings,corpus_embeddings,score_function=util.dot_score) ...
device(string) 要使用的设备,对于CPU使用cpu,对于第n个GPU设备使用cuda:n。 生成文档嵌入,使用encode_documents,生成查询词的嵌入,使用encode_queries docs = [ "Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.", "Alan Turing was the first person to conduct substantial research in A...
Sentence-Transformers是检索增强生成(RAG)的重要工具,本文安装和测试了它的最新版本,并且使用了增强的CUDA加速器,测试例子使用的方法为大规模的数据清洗和文本归类提供了一种快捷的工具(geotech-Sbert-similarity.py)。
pip install -e . (4)安装醋打支持的派塔器 - Install PyTorch with CUDA-Support If you want to use a GPU / CUDA, you must install PyTorch with the matching CUDA Version. FollowPyTorch - Get Startedfor further details how to install PyTorch. 如果想使用 GPU 醋打,需要安装匹配醋打版本的派塔...
一说到GPU加速,大多数人想到的是英伟达的显卡,其他公司,诸如intel,AMD等都是辣鸡。凭借着丰富的技术积累,又处在AI的风口浪尖,这头猪公开了CUDA。一个晴天霹雳挂在了Intel,AMD的头上。作为反击,并宣示自己的存在感,Intel开源GPU加速技术。 这个系列文章,不写GPU的构成,不写CPU和GPU是怎么通信的,还不写GPU是怎么执...
今天吃了苹果不错啊 点个关注谢谢!!! 语义相似度是: tensor([[0.7296]], device='cuda:0') 语义搜索 可以使用上边的句子进行 就是计算最相似的语句,可以自行编写 句子聚类,相似句子聚类 使用kmeans 聚类 from sentence_transformers import SentenceTransformer ...
可以前往pytorch 官网根据自己的环境选择合适的安装方式,我的设备是 RTX 2060s 的WindowsPC,安装了 windows 的 cuda 版本。 代码语言:javascript 复制 pip3 install torch torchvision torchaudio--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 安装好 pytorch 后可以验证一下。
os.environ["TORCH_USE_CUDA_DSA"]="1"os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"]="1"fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,InputExample,LoggingHandlerimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtransformersimportAdamW,get_linear_schedule_with_warmup ...
Oh, interesting. On Windows, the default install option is already with just CPUs, so I'm not sure why the NVIDIA/CUDA/GPU packages were being installed. For Windows, the torch install is justpip3 install torch. I'm also not sure what doesn't work in your code now....
1. Semantic Textual Similarity 计算两段文本的相似度,这里的例子是计算两段文本对应的每一条句子计算余弦相似度; fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,util model=SentenceTransformer('paraphrase-distilroberta-base-v1',device='cuda')# Two lists of sentencessentences1=['The cat sits outside','...