为了减少 Sentence Transformer 模型在推理期间或处理大量嵌入时的内存占用，开发人员可以专注于三个关键策略：优化模型大小、降低嵌入维度和提高存储效率。每种方法都解决了内存使用率的不同方面，从模型本身到如何存储和处理嵌入。 通过结合这些方法，您可以显着降低内存需求，而不会大幅降低性能。
首先，**模型优化**是一个实用的起点。许多 Sentence Transformer 模型默认为 32 位浮点精度 (FP32)，这会消耗大量内存。将模型转换为 16 位精度 (FP16) 或 8 位整数 (INT8) 可以分别减少高达 50% 或 75% 的内存使用量，而对准确性的影响最小。例如，使用 PyTorch 的 model.half() 方法可以将权重转换为 FP16。 此外，诸如 ONNX Runtime 或 TensorRT 之类的框架可以通过修剪冗余操作或融合层来进一步优化推理。例如，将模型导出为 ONNX 格式通常可以减少内存开销，同时加快推理速度。较小的预训练模型（例如，all-MiniLM-L6-v2，具有 384 维而不是 768 维）也可有效减少内存。
其次，**嵌入的维度减少**直接解决了存储成本。Sentence Transformer 通常输出高维向量（例如，768 维），可以使用诸如主成分分析 (PCA) 之类的技术或通过训练自定义投影层来压缩这些向量。例如，应用 PCA 将嵌入从 768 维减少到 128 维可以减少 83% 的内存使用量，同时保留大多数语义信息。 某些库（例如 scikit-learn）提供了高效的 PCA 实现。或者，选择具有内置低维输出的模型，例如 multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1，该模型可以平衡性能和大小。在此，测试降低的维度与任务准确性之间的权衡至关重要。
第三，**高效的存储和批处理**可最大限度地减少大规模操作期间的内存峰值。存储嵌入时，请使用压缩格式，例如 16 位浮点数或稀疏表示。诸如 FAISS 或 Annoy 之类的库可以通过量化或基于树的索引来实现高效的相似性搜索，从而通过对相似向量进行分组来减少内存。例如，FAISS 的乘积量化将向量分成子向量，并使用代码本对其进行编码，从而减少 4-8 倍的存储量。在推理期间，以较小的批次处理输入，以避免一次将所有数据加载到内存中。例如，与其在一个批次中嵌入 10,000 个句子，不如将其分成 100 个 100 句子的批次。PyTorch 的 DataLoader 或 Python 中的生成器之类的工具可以自动执行此操作。最后，显式清除未使用的 GPU/CPU 缓存（例如，torch.cuda.empty_cache()）以防止内存泄漏。
通过结合模型优化、维度减少和存储策略，开发人员可以高效地处理大规模嵌入任务。根据特定需求确定技术的优先级 - 用于实时应用程序的较小模型，用于存档的压缩以及用于稳定性的批处理。