如何处理无法完全放入内存的用于嵌入或训练的超大数据集？Sentence Transformers 库是否支持流式传输或分块处理数据来解决这个问题？

处理超出内存容量的超大数据集需要增量处理数据的策略，而不是一次性加载所有数据。Sentence Transformers 库不提供内置的流式传输功能，但您可以通过手动实现分块处理或使用生成器来实现这一点。关键是以批量方式加载、处理和丢弃数据，避免内存过载，同时保持效率。对于嵌入生成和模型训练，该方法涉及迭代处理可管理的片段中的数据，通常借助 Python 或 PyTorch 中的实用程序。

对于嵌入任务，您可以通过从磁盘增量读取来分块处理文本。例如，使用 pandas 和 chunksize 以批量方式读取 CSV 文件，或者逐行迭代文本文件。每个批次都传递给 model.encode() 以生成嵌入，这些嵌入会立即保存到磁盘（例如，作为 numpy 文件或保存在数据库中）。这避免了将所有嵌入都保存在内存中。这是一个使用生成器的简化示例

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
with open('large_data.txt', 'r') as f:
 while True:
 lines = [next(f).strip() for _ in range(1000)] # Read 1k lines
 if not lines:
 break
 embeddings = model.encode(lines)
 np.save('embeddings_batch.npy', embeddings)

对于训练，PyTorch 的 DataLoader 和自定义 Dataset 类支持即时加载。使用 Hugging Face 的 datasets 库直接从磁盘或远程源流式传输数据，而无需将所有数据加载到内存中。例如，load_dataset 函数可以分块读取大型文件

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('csv', data_files='large_data.csv', streaming=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset['train'], batch_size=32)

在训练期间，仅在需要时才加载每个批次。Sentence Transformers 的训练脚本（例如，SentenceTransformer.fit）可以与此类加载器一起使用。此外，像梯度检查点或混合精度这样的技术可以进一步减少内存使用。对于非常大的数据集，请考虑保存中间模型检查点，以便在中断时恢复训练。

总而言之，虽然 Sentence Transformers 不提供本地流式传输 API，但像分块文件读取、基于生成器的批处理和 PyTorch 实用程序这样的标准实践使您可以有效地处理大型数据集。关键步骤是增量数据加载、立即保存输出以及利用现有库来实现内存安全的数据管道。