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怎样优化大规模文本嵌入评估时的重复计算问题？

2025-08-30

1.5 K

性能瓶颈分析

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。

具体操作方法

使用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

注意事项

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

本答案来源于文章《MTEB：评估文本嵌入模型性能的基准测试》

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