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Vous souhaitez mettre en place un système de recherche fondé sur un apprentissage approfondi ? Vous êtes au bon endroit !
Jina est le cadre de recherche neuronale natif des nuages alimenté par l'IA de pointe et l'apprentissage profond. Elle est soutenue à long terme par une équipe à plein temps, soutenue par le capital-risque.
🌌La solution de recherche universelle - Jina permet l'indexation et la recherche à grande échelle de tout type de données sur de multiples plateformes et architectures. Que vous recherchiez des images, des clips vidéo, des extraits audio, de longs documents juridiques ou de courts tweets, Jina peut les gérer tous.
🚀Performances et état de l'art - Jina vise l'AI-in-production. Vous pouvez facilement adapter votre VideoBERT, Xception, votre word tokenizer, votre segmenteur d'images et votre base de données pour traiter des données de plusieurs milliards de niveaux. Des fonctionnalités telles que les répliques et les tessons sont disponibles sur le marché.
🐣L'ingénierie des systèmes rendue facile - Jina propose une solution unique qui vous libère de l'artisanat et du collage de paquets, de bibliothèques et de bases de données. Avec l'API la plus intuitive ettableau de bordLa construction d'un système de recherche dans les nuages n'est qu'une question de minutes.
🧩Des extensions puissantes, une intégration simple - Un nouveau modèle d'IA pour Jina ? Il suffit d'écrire un script Python ou de construire une image Docker. Le branchement de nouveaux algorithmes n'a jamais été aussi simple, comme il se doitVoir Jina Hub (beta) et trouver d'autres extensions sur différents cas d'utilisation fournis par la communauté.
Jina est un projet open-sourceNous recrutons Des ingénieurs en IA, des développeurs, des évangélistes et des députés pour construire le prochain écosystème de recherche neurale en open-source
- Installez
- Jina "Bonjour, le monde ! 👋🌍
- Pour commencer
- Documentation
- Contribuer à
- Communauté
- Feuille de route
- Licence
Sous Linux/MacOS avec Python >= 3.7 installé, il suffit d'exécuter cette commande dans votre terminal :
pip install jinaPour installer Jina avec des dépendances supplémentaires, ou l'installer sur Raspberry Piveuillez vous référer aux documentations.
Nous fournissons une image Docker universelle (seulement 80MB !) qui supporte plusieurs architectures (y compris x64, x86, arm-64/v7/v6), il suffit de le faire
docker run jinaai/jinaPour commencer, vous êtes invités à essayer "Hello, World" de Jina - une simple démo de recherche neuronale d'imagesFashion-MNIST. Aucune dépendance supplémentaire n'est nécessaire, il suffit de le faire :
jina hello-world...ou encore plus facile pour les utilisateurs de Docker,aucune installation n'est nécessaire, simplement :
docker run -v "$(PWD)/j:/j" jinaai/jina hello-world --workdir /j && open j/hello-world.htmlClick here to see the console output
Il télécharge les données de la formation et des tests du Fashion-MNIST ; il indique à Jina d'indexer 60 000 images de la série de formation. Ensuite, il échantillonne aléatoirement des images de la série de tests sous forme de requêtes, et demande à Jina de récupérer les résultats pertinents. Au bout d'une minute environ, elle ouvre une page web et affiche les résultats comme ceci :
Et la mise en œuvre derrière ? Aussi simple qu'elle devrait l'être :
| 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 |
|
Tous les grands mots que vous pouvez nommer : vision par ordinateur, IR neuronal, micro-services, file d'attente de messages, élastiques, répliques et tessons sont arrivés en une minute seulement !
Intrigué ? Jouez et essayez différentes options :
jina hello-world --helpAssurez-vous de continuer avec notre guide Jina 101 - comprendre tous les concepts clés de Jina en 3 minutes !
|
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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 |
La meilleure façon d'apprendre Jina en profondeur est de lire notre documentation. La documentation est construite sur chaque événement de poussée, de fusion et de libération de la branche maîtresse. Vous pouvez trouver plus de détails sur les sujets suivants dans notre documentation.
- Explication des arguments de l'interface en ligne de commande de Jina
- Interface API Jina Python
- Syntaxe Jina YAML pour l'exécuteur, le conducteur et le flux
- Schéma de Jina Protobuf
- Variables environnementales utilisées dans Jina
- ..et plus
Etes-vous une star du "Doc" ? Affirmatif ? Rejoignez-nous ! Nous accueillons toutes sortes d'améliorations de la documentation
Les documents des anciennes versions sont archivés ici.
Nous accueillons toutes sortes de contributions de la communauté open-source, des individus et des partenaires. Sans votre participation active, Jina ne pourra pas réussir.
Les ressources suivantes vous aideront à faire une bonne première contribution :
- Canal Slack - une plateforme de communication pour les développeurs afin de discuter de Jina
- Bulletin d'information communautaire - s'abonner à la dernière mise à jour, au communiqué et à l'actualité de Jina
- LinkedIn - apprendre à connaître Jina AI en tant qu'entreprise et trouver des opportunités d'emploi
- nous suivre et interagir avec nous en utilisant hashtag
#JinaSearch- Société - pour en savoir plus sur notre entreprise, nous nous engageons pleinement en faveur de l'open-source !
Les grandes étapes de GitHub tracer la voie vers les améliorations futures.
Nous recherchons des partenariats pour construire un modèle de gouvernance ouverte (par exemple un comité de pilotage technique) autour de Jina, qui permette un écosystème open source sain et une culture favorable aux développeurs. Si vous souhaitez participer, n'hésitez pas à nous contacter à l'adresse suivantehello@jina.ai.
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Jina est sous licence Apache, version 2.0Voir LICENCE pour le texte complet de la licence.