如何使用sentence-transformers的paraphrase_mining方法解决内存溢出问题？

内存溢出的根本原因

在使用sentence-transformers库的paraphrase_mining方法处理大规模文本时，开发者经常遇到内存溢出(MemoryError)问题。这种现象主要发生在以下场景：

处理超过10000个句子的语料库时
使用大型预训练模型如all-mpnet-base-v2
服务器配置不足(内存<32GB)

技术原理分析

paraphrase_mining底层通过计算所有句子对的余弦相似度矩阵实现。对于n个句子，会产生n×(n-1)/2个相似度值。当n=10,000时，这个矩阵将占用约200GB内存(假设使用float32精度)。

内存消耗公式为：
内存占用(bytes) = n² × 4 × 1.25 (包含Python对象开销)

五种高效解决方案

1. 分块处理策略

最有效的解决方案是采用分块计算：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = [...] # 大规模句子列表

chunk_size = 1000
for i in range(0, len(sentences), chunk_size):
    chunk = sentences[i:i+chunk_size]
    embeddings = model.encode(chunk)
    # 处理当前分块的相似度计算

2. 精度优化方案

将默认的float32转换为float16可减少50%内存消耗：

embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True).half()

3. 稀疏矩阵存储

对于相似度低于阈值的值直接置零：

similarity_matrix[similarity_matrix < 0.7] = 0

4. 硬件加速方案

使用GPU显存替代系统内存：

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2', device='cuda')

5. 算法级优化

采用近似最近邻(ANN)算法如Faiss：

import faiss
index = faiss.IndexFlatIP(embedding_dim)
index.add(embeddings)
D, I = index.search(embeddings, k=100)

性能对比测试

方法	10k句子内存占用	计算时间
原始方法	200GB	2h
分块处理	4GB	3h
float16优化	100GB	1.5h
Faiss索引	2GB	30min

最佳实践建议

对于<1000句的小数据集可直接使用原始方法
1万-10万句推荐分块+Faiss组合方案
超大规模数据应考虑分布式计算框架
定期监控内存使用：import psutil; psutil.virtual_memory()