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Wollen Sie ein Suchsystem aufbauen, das durch tiefes Lernen unterstützt wird? Hier sind Sie an der richtigen Stelle!
Jina ist das cloud-native neuronale Such-Framework, das auf modernster KI und tiefgehendem Lernen basiert. Es wird langfristig von einem Vollzeitteam unterstützt, das von Venture Capital finanziert wird.
🌌Die universelle Suchlösung - Jina ermöglicht groß angelegte Indizes und Abfragen jeder Art auf mehreren Plattformen und Architekturen. Ob Sie nach Bildern, Videoclips, Audioschnipseln, langen juristischen Dokumenten oder kurzen Tweets suchen, Jina kann sie alle verarbeiten.
🚀Leistungsstark und auf dem neuesten Stand der Technik - Jina strebt KI in Produktion an. Sie können Ihr VideoBERT, Xception, Ihren Word-Tokenizer, Bildsegmentierer und Ihre Datenbank leicht skalieren, um Daten auf Milliardenebene zu verarbeiten. Funktionen wie Replikate und Scherben kommen von der Stange.
🐣Systemtechnik leicht gemacht - Jina bietet eine Lösung aus einer Hand, die Sie von Handarbeit und Kleben von Verpackungen, Bibliotheken und Datenbanken befreit. Mit der intuitivsten API unddashboardDer Aufbau eines cloud-nativen Suchsystems ist nur eine Kleinigkeit.
🧩Leistungsstarke Erweiterungen, einfache Integration - Neues KI-Modell für Jina? Schreiben Sie einfach ein Python-Skript oder erstellen Sie ein Docker-Image. Das Einfügen neuer Algorithmen war noch nie so einfach, wie es sein sollteSehen Sie sich Jina Hub an (beta) und finden Sie weitere Erweiterungen zu verschiedenen Anwendungsfällen, die von der Gemeinschaft beigetragen wurden.
Jina ist ein Open-Source-ProjektWir stellen ein KI-Ingenieure, Full-Stack-Entwickler, Evangelisten, PMs zum Aufbau des nächsten neuronalen Such-Ökosystems in Open-Source
- Installieren
- Jina "Hallo, Welt!" 👋🌍
- Erste Schritte
- Dokumentation
- Beitragend
- Gemeinschaft
- Fahrplan
- Lizenz
Unter Linux/MacOS mit installiertem Python >= 3.7 führen Sie einfach diesen Befehl in Ihrem Terminal aus:
pip install jinaSo installieren Sie Jina mit zusätzlichen Abhängigkeiten, oder installieren Sie es auf Raspberry Pibitte beachten Sie die Dokumentationen.
Wir bieten ein universelles Docker-Image (nur 80MB!) an, das mehrere Architekturen unterstützt (einschließlich x64, x86, arm-64/v7/v6), einfach tun
docker run jinaai/jinaAls Einsteiger sind Sie eingeladen, Jinas "Hello, World" auszuprobieren - eine einfache Demo der neuronalen Bildsuche fürMode-MNIST. Keine zusätzlichen Abhängigkeiten nötig, einfach tun:
jina hello-world...oder noch einfacher für Docker-Benutzer,keine Installation erforderlich, einfach:
docker run -v "$(PWD)/j:/j" jinaai/jina hello-world --workdir /j && open j/hello-world.htmlClick here to see the console output
Sie lädt die Trainings- und Testdaten von Fashion-MNIST herunter; Jina wird angewiesen, 60.000 Bilder aus dem Trainingsset zu indexieren. Dann entnimmt sie nach dem Zufallsprinzip Bilder aus dem Testset als Abfragen und bittet Jina, relevante Ergebnisse abzurufen. Nach etwa 1 Minute öffnet sie eine Webseite und zeigt Ergebnisse wie dieses:
Und die Umsetzung dahinter? So einfach wie es sein sollte:
| Python API | index.yml | Flow in Dashboard |
from jina.flow import Flow
f = Flow.load_config('index.yml')
with f:
f.index(input_fn) |
!Flow
pods:
chunk_seg:
yaml_path: helloworld.crafter.yml
replicas: $REPLICAS
read_only: true
doc_idx:
yaml_path: helloworld.indexer.doc.yml
encode:
yaml_path: helloworld.encoder.yml
needs: chunk_seg
replicas: $REPLICAS
chunk_idx:
yaml_path: helloworld.indexer.chunk.yml
replicas: $SHARDS
separated_workspace: true
join_all:
yaml_path: _merge
needs: [doc_idx, chunk_idx]
read_only: true |
|
Alle großen Wörter, die Sie nennen können: Computer Vision, neuronale IR, Mikroservice, Nachrichtenwarteschlange, elastisch, Repliken & Scherben geschahen in nur einer Minute!
Interessiert? Spielen Sie und probieren Sie verschiedene Optionen aus:
jina hello-world --helpVergewissern Sie sich, dass Sie mit unserem Jina 101 Leitfaden fortfahren - alle Schlüsselkonzepte von Jina in 3 Minuten verstehen!
|
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| Tutorials | Level |
|---|---|
| Learn how to orchestrate Pods to work together: sequentially and in parallel; locally and remotely | |
| Learn how the input and output functions work in Jina | |
| Learn to use dashboard to monitor and get insight of a running workflow | |
| Learn how to use Jina to extract feature vector using any deep learning representation | |
| Learn how to build a script search system for South Park and practice your knowledge on Flows and Pods | |
| Learn how to build an image search system and define you own executors and run them in docker | |
| Learn how to increase the performance by using prefetching and sharding | |
| Learn to run Jina on remote instances and distribute your workflow | |
| Learn how to implement your own ideas into Jina's plugin | |
| Learn how Jina solves complex dependencies easily with Docker container | |
| Learn to use Jina Hub and share your extensions with engineers around the globe |
Der beste Weg, Jina gründlich kennenzulernen, ist, unsere Dokumentation zu lesen. Die Dokumentation wird bei jedem Push, Merge und Release-Ereignis des Master-Zweiges erstellt. Weitere Einzelheiten zu den folgenden Themen finden Sie in unserer Dokumentation.
- Jina Befehlszeilenschnittstelle Argumente erklärt
- Jina Python API-Schnittstelle
- Jina YAML-Syntax für Ausführer, Treiber und Ablauf
- Jina Protobuf-Schema
- In Jina verwendete Umgebungsvariablen
- ..und mehr
Sind Sie ein "Doc"-Star? Bejaht? Kommen Sie zu uns! Wir begrüßen alle Arten von Verbesserungen an der Dokumentation
Dokumentationen für die älteren Versionen werden hier archiviert.
Wir begrüßen alle Arten von Beiträgen aus der Open-Source-Gemeinschaft, von Einzelpersonen und Partnern. Ohne Ihre aktive Beteiligung wird Jina nicht erfolgreich sein.
Die folgenden Ressourcen werden Ihnen helfen, einen guten ersten Beitrag zu leisten:
- Schlupfkanal - eine Kommunikationsplattform für Entwickler, um über Jina zu diskutieren
- Rundbrief der Gemeinschaft - abonnieren Sie die neuesten Aktualisierungs-, Veröffentlichungs- und Veranstaltungsnachrichten von Jina
- VerlinktIn - jina AI als Unternehmen kennenlernen und Stellenangebote finden
- folgen Sie uns und interagieren Sie mit uns mittels Hashtag
#JinaSearch- Unternehmen - erfahren Sie mehr über unser Unternehmen, wir setzen uns voll und ganz für Open-Source ein!
Meilensteine von GitHub den Weg zu den künftigen Verbesserungen aufzuzeigen.
Wir suchen nach Partnerschaften zum Aufbau eines Open-Governance-Modells (z.B. Technischer Lenkungsausschuss) um Jina herum, das ein gesundes Open-Source-Ökosystem und eine entwicklerfreundliche Kultur ermöglicht. Wenn Sie an einer Teilnahme interessiert sind, zögern Sie nicht, uns zu kontaktierenhello@jina.ai.
Urheberrecht (c) 2020 Jina AI Limited. Alle Rechte vorbehalten.
Jina ist unter der Apache-Lizenz, Version 2.0, lizenziertSiehe LIZENZ für den vollständigen Lizenztext.