为了扩展 Sentence Transformer 推理以处理大型数据集或高吞吐量，您可以利用跨多个 GPU 的并行处理并优化数据处理。主要方法包括使用 PyTorch 的 DataParallel 或 DistributedDataParallel 等框架在设备之间分配工作负载，这些框架会将输入批次拆分到各个 GPU 并自动同步结果。例如，如果您有一个包含 100 万个文本条目的数据集和 4 个 GPU，您可以将数据分成 4 个块，在单独的 GPU 上处理每个块，然后合并嵌入。Hugging Face 的 pipeline 或 accelerate 库通过处理设备分配和批次拆分，只需极少的代码更改即可简化此过程。此方法非常适用于每个输入都是独立的状态无关推理任务。
另一个关键策略是优化数据管道以最大限度地减少瓶颈。使用高性能数据加载器（例如，将 num_workers 设置为与 CPU 核心匹配的 PyTorch 的 DataLoader）可确保数据被预处理并有效地馈送到 GPU。对于存储在磁盘上的非常大的数据集，内存映射文件或延迟加载可以减少启动开销。此外，以最佳方式批量处理输入至关重要：较小的批次可能会导致 GPU 利用不足，而过大的批次可能会导致内存错误。NVIDIA 的 Triton Inference Server 等工具允许动态批处理，自动将多个请求分组到单个批次中。例如，在服务嵌入的实时 API 中，Triton 可以将传入的请求聚合到 64 或 128 个批次中，从而在不增加延迟的情况下提高吞吐量。
为了实现极高的可扩展性，请考虑使用 Ray 或 Dask 等分布式计算框架来协调跨机器集群的推理。Ray 的 ActorPool 允许您创建一组 GPU 工作进程，每个工作进程处理数据的子集，并可以从单台机器无缝扩展到集群。例如，您可以部署 10 台机器，每台机器有 4 个 GPU，并行处理 40 个数据分片，并将结果写入 S3 或 HDFS 等分布式存储系统。缓存经常使用的嵌入（例如，使用 Redis）和使用量化（例如，通过 bitsandbytes 使用 8 位模型）进一步降低了计算需求。这些技术共同确保了有效的资源利用率，同时保持低延迟和高吞吐量。