Performance Bottleneck Analysis
在多次运行不同参数组合的评测时，文本嵌入计算会消耗大量资源。MTEB的缓存机制可将嵌入向量持久化存储，减少90%以上的重复计算耗时。
Specific methods of operation
- utilization
CachedEmbeddingWrapper包装模型：from mteb.models.cache_wrapper import CachedEmbeddingWrapper model_with_cache = CachedEmbeddingWrapper(model, cache_path="path/to/cache")
- 设置缓存自动更新：通过
overwrite_cache=False参数保留历史计算结果 - 分布式缓存共享：将缓存目录挂载到NFS，实现团队间计算结果复用
caveat
- 磁盘空间建议预留至少100GB（取决于数据集规模）
- 对模型架构或训练数据变更时需清除旧缓存
- 检索类任务推荐结合FAISS等向量数据库二次加速
This answer comes from the articleMTEB: Benchmarking for Evaluating the Performance of Text Embedding ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化大规模文本嵌入评估时的重复计算问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil