在使用 Sentence Transformers 库生成嵌入时，需要牢记重要的并发和多线程注意事项。 该库构建在 PyTorch 之上，并利用预训练的 Transformer 模型，这意味着它在并发工作负载下的行为取决于底层框架约束和硬件利用率。 虽然该库本身并不强制执行严格的限制，但开发人员必须考虑 Python 的全局解释器锁 (GIL)、模型线程安全性和资源管理，以避免性能瓶颈或意外行为。
主要的限制源于 Python 的 GIL，它限制了 CPU 密集型任务的线程的真正并行执行。 例如，如果您尝试使用 Python 线程并发处理多个文本输入，则 GIL 将序列化执行，从而抵消潜在的速度提升。 当在仅 CPU 的系统上为大型文本批次生成嵌入时，这一点尤其明显。 但是，当使用 GPU 时，PyTorch 可以通过利用异步执行的 CUDA 内核来卸载计算并部分绕过 GIL。 即使如此，与基于进程的方法（例如，使用 multiprocessing）相比，Python 中基于线程的并行性可能仍然表现不佳，因为进程避免了 GIL 争用。 开发人员应该针对其特定的工作负载和硬件测试基于线程与基于进程的策略。
另一个考虑因素是模型线程安全性。 虽然 Sentence Transformers encode() 方法通常在使用单独的模型实例进行推理时是线程安全的，但在线程之间共享单个模型可能会导致问题。 例如，如果多个线程修改内部模型状态（例如，在微调期间），则可能会导致竞争条件。 但是，对于典型的嵌入生成工作流程（只读推理），在线程之间共享单个加载的模型通常是安全的。 为了优化性能，批处理输入（例如，一次传递 100 个文本的列表）比跨线程处理单个文本更有效，因为 Transformer 可以从 GPU 上的并行化张量运算中受益。 开发人员还应在运行并发任务时监控 GPU 内存使用情况，以避免内存不足错误，尤其是使用像 all-mpnet-base-v2 这样的大型模型时。
最后，资源分配和可扩展性需要仔细规划。 对于像 API 这样的高吞吐量应用程序，使用异步框架（例如，带有线程池的 FastAPI）或专用推理服务器（例如，通过 TorchServe 部署模型）可以帮助管理并发。 但是，使用过多的并发请求来超载系统可能会降低性能。 例如，由于上下文切换开销，在 8 核 CPU 上运行 10 个线程可能无法提高速度。 一种实用的方法是使用像 locust 或 pytest-benchmark 这样的工具对工作负载进行基准测试，以确定最佳批处理大小、线程/进程计数和硬件扩展。 通过平衡这些因素，开发人员可以最大限度地提高吞吐量，同时避免并发嵌入生成中的常见陷阱。