Paquet : libfaiss-dev (1.13.2-1)
Liens pour libfaiss-dev
Ressources Debian :
- Rapports de bogues
- Developer Information
- Journal des modifications Debian
- Fichier de licence
- Suivis des correctifs pour Debian
Télécharger le paquet source faiss :
Responsables :
- Debian Deep Learning Team (Page QA, Archive du courrier électronique)
- Mo Zhou (Page QA)
- Shengqi Chen (Page QA)
Ressources externes :
- Page d'accueil [github.com]
Paquets similaires :
efficient similarity search and clustering of dense vectors
Faiss is a library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. It contains algorithms that search in sets of vectors of any size, up to ones that possibly do not fit in RAM. It also contains supporting code for evaluation and parameter tuning. Faiss is written in C++ with complete wrappers for Python/numpy. Some of the most useful algorithms are implemented on the GPU. It is developed by Facebook AI Research.
This package contains the CPU-only version of the development files.
Autres paquets associés à libfaiss-dev
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- dep: libblas-dev
- Basic Linear Algebra Subroutines 3, bibliothèque statique
- ou libblas.so
- paquet virtuel fourni par libblas-dev, libblis-openmp-dev, libblis-pthread-dev, libblis-serial-dev, libopenblas-openmp-dev, libopenblas-pthread-dev, libopenblas-serial-dev
-
- dep: liblapack-dev
- bibliothèque de routines algébriques version⋅3 –⋅version statique
- ou liblapack.so
- paquet virtuel fourni par liblapack-dev, libopenblas-openmp-dev, libopenblas-pthread-dev, libopenblas-serial-dev
Télécharger libfaiss-dev
| Architecture | Taille du paquet | Espace occupé une fois installé | Fichiers |
|---|---|---|---|
| amd64 | 1 700,9 ko | 14 240,0 ko | [liste des fichiers] |
| arm64 | 1 579,1 ko | 14 329,0 ko | [liste des fichiers] |
| armhf | 1 660,0 ko | 10 836,0 ko | [liste des fichiers] |
| i386 | 1 849,5 ko | 13 470,0 ko | [liste des fichiers] |
| ppc64el | 1 758,9 ko | 15 829,0 ko | [liste des fichiers] |
| riscv64 | 9 745,6 ko | 122 812,0 ko | [liste des fichiers] |
| s390x | 1 721,5 ko | 14 612,0 ko | [liste des fichiers] |
