Make LeanVec and LVQ compression default on intel machines when using the SVS C++ library
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Avaliação
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Facilidade para iniciantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Funcionalidade
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- cpp
- Domínio
- build-system, performance, search
Direção de pesquisa
Comece pelas instruções de build em C++ e pela seção “Search using vector compression” vinculadas na issue; rastreie onde a compressão padrão e a biblioteca compartilhada são selecionadas ou empacotadas. Considera-se concluído quando os builds Intel usam o caminho de compressão padrão solicitado sem personalização e a biblioteca compartilhada estável está acessível conforme descrito.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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.
- Linguagem predominante
- C++
- Estrelas
- 241
- Forks
- 48
- Merge médio
- 4d 21h
- PRs com merge (30d)
- 11
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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