Я просто играю с некоторыми примерами программ, приведенными на веб-сайте трансформеров предложений обнимающего лица https. ://www.sbert.net/docs/sentence_transformer ... odels.html и я заметил, что строка из предложения_transformers import SentenceTransformer является огромным узким местом во времени, даже если она не бегу впервые.
Почему это? Разве библиотека уже не установлена в виртуальной среде, поэтому ее импорт не должен занять так много времени?
Например, я написал так:
Код: Выделить всё
import time
start_time = time.time()
from sentence_transformers import SentenceTransformer
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
model = SentenceTransformer("multi-qa-mpnet-base-cos-v1")
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
query_embedding = model.encode("How big is London")
passage_embeddings = model.encode([
"London is known for its financial district",
"London has 9,787,426 inhabitants at the 2011 census",
"The United Kingdom is the fourth largest exporter of goods in the world",
])
similarity = model.similarity(query_embedding, passage_embeddings)
# => tensor([[0.4659, 0.6142, 0.2697]])
print(similarity)
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
Код: Выделить всё
Execution time: 117.6684799194336 seconds
Execution time: 127.67643761634827 seconds
tensor([[0.4656, 0.6142, 0.2697]])
Execution time: 128.92580246925354 seconds
Я делаю что-то не так или это так? просто факт этой библиотеки? (Что касается установки, я только что запустил pip install -U предложения-трансформеры с моей виртуальной средой, активированной как обычно, как указано на веб-сайте.)
спецификации
Ноутбук Dell Latitude 5540
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... ng-library
Мобильная версия