自定义模型测试操作指南
MTEB提供了灵活的API接口支持用户测试私有模型，关键实施步骤包括：
- environmental preparation：安装Python3.10+环境，通过
git clone获取MTEB源码并安装依赖库（requirements.txt） - 模型封装：实现标准接口（如SentenceTransformer格式），核心是确保模型能接收文本列表并返回嵌入向量
- Task Configuration: By
MTEB(tasks=[...])指定评估任务，支持单任务或多任务组合测试 - 执行评估: Call
run()方法时需指定输出目录，评估结果将自动生成包含metric得分、耗时等指标的详细报告
advanced skill: ByCachedEmbeddingWrapper启用嵌入缓存可提升重复测试效率；调整encode_kwargs中的batch_size参数可优化GPU利用率。对于大型模型，建议使用多GPU加速（需安装beir库的特殊分支）。
This answer comes from the articleMTEB: Benchmarking for Evaluating the Performance of Text Embedding ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用MTEB测试自定义的文本嵌入模型？需要哪些关键技术步骤？
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