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:
- Preparação ambiental: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
- Configuração de tarefas: através de
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: Chamada
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
habilidade avançada: através deCachedEmbeddingWrapper
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)。
Essa resposta foi extraída do artigoMTEB: Benchmarking para avaliar o desempenho dos modelos de incorporação de textoO