Make LeanVec and LVQ compression default on intel machines when using the SVS C++ library
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- cpp
- Área
- build-system, performance, search
Línea de trabajo
Comienza con las instrucciones de compilación de C++ y la sección «Search using vector compression» enlazadas en el issue; sigue dónde se seleccionan o empaquetan la compresión predeterminada y la biblioteca compartida. Se considera terminado cuando las compilaciones de Intel utilizan la ruta de compresión predeterminada solicitada sin personalización y la biblioteca compartida estable es accesible según lo descrito.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
By following the instructions to build here: https://intel.github.io/ScalableVectorSearch/start_cpp.html#building
I'm able to successfully build the library. However, the default compression does not use Leanvec or LVQ. This will lead to a poor user experience for first time C++ library users.
Ideally, if a customer (such as Faiss or Opensearch) tries to build/install SVS on an Intel machine (happy path), they should be able to leverage the best performance without any customization.
- Request to make LeanVec/LVQ the default compression option, and make default performance on Intel as most optimal.
- Make the shared library described in [0] easily accessible. Today its bundled under .gz files in a release. Please consider including the latest stable .so as part of the open-source repo, so it can be used to accomplish 1.
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 241
- Forks
- 48
- Merge medio
- 4 d 21 h
- PR fusionados (30 d)
- 11
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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