海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

如何克服多GPU环境下文本检索任务评估的技术难点？

2025-08-30

1.5 K

分布式计算痛点

当评估十亿级文本检索任务时，单GPU可能需数天完成。MTEB支持通过BEIR库的多GPU扩展实现线性加速。

分步实施指南

環境準備

pip install git+https://github.com/NouamaneTazi/beir@nouamane/better-multi-gpu

プライミングコマンド

torchrun --nproc_per_node=4 
    scripts/retrieval_multigpu.py 
    --model_name_or_path all-MiniLM-L6-v2 
    --task_name nfcorpus

主要パラメータの説明

--nproc_per_node：每个节点的GPU数量（需匹配CUDA_VISIBLE_DEVICES）
--dataset_dir：建议将数据集挂载到共享存储
--metric_for_early_stopping：设置ndcg@10等早停指标

この答えは記事から得たものである。MTEB：テキスト埋め込みモデルの性能を評価するベンチマークについて

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何克服多GPU环境下文本检索任务评估的技术难点？

おすすめ

日本語