English • 日本語 • français • Deutsch • Русский язык • 中文
Website • Docs • Examples • Newsletter • Hub (beta) • Dashboard (beta) • Twitter • We are Hiring
Хотите построить поисковую систему, подкрепленную глубоким изучением? Вы пришли в нужное место!
Jina - это облачная нейронная поисковая система, основанная на современном ИИ и глубоком изучении. Долгосрочную поддержку ей оказывает команда, работающая на полную ставку.
🌌Универсальное поисковое решение - Jina позволяет создавать крупномасштабные индексы и запросы любого типа на различных платформах и архитектурах. Ищите ли вы изображения, видеоклипы, аудиофрагменты, длинные юридические документы, короткие твиты - Jina справится со всеми этими задачами.
🚀Высокая производительность и состояние искусства - Джина нацелена на ИИ в производстве. Вы можете легко масштабировать ваш VideoBERT, Xception, ваш текстовый маркер, сегмент изображения и базу данных для обработки данных миллиардного уровня. Такие функции, как реплики и осколки, поставляются с полки.
🐣Системный инжиниринг стал простым - Jina предлагает универсальное решение, которое освобождает вас от ручной работы и склеивания пакетов, библиотек и баз данных. С самым интуитивным API иприборная панельпостроить облачную поисковую систему - это всего лишь минута.
🧩Мощные расширения, простая интеграция - Новая модель ИИ для Джины? Просто напишите сценарий на Python или создайте образ Docker. Подключение новых алгоритмов никогда не было таким простым, как должно бытьЗацените Джина Хаб (бета) и найти больше расширений по различным случаям использования, внесенным сообществом.
Джина - проект с открытым исходным кодомМы нанимаем Инженеры по ИИ, разработчики полного стека, евангелисты, ПМ для построения следующей нейронной поисковой эко-системы с открытым исходным кодом
- Установить
- Джина "Привет, мир!" 👋🌍
- Начало работы
- Документация
- Вклад
- Сообщество
- Дорожная карта"
- Лицензия
В Linux/MacOS с установленным Python >= 3.7 просто запустите эту команду в терминале:
pip install jinaЧтобы установить Jina с дополнительными зависимостями, или установить его на малиновый Piпожалуйста, ознакомьтесь с документацией.
Мы предоставляем универсальный образ Docker (всего 80MB!), который поддерживает несколько архитектур (включая x64, x86, arm-64/v7/v6), просто сделайте это
docker run jinaai/jinaВ качестве стартера приглашаем вас попробовать "Привет, мир" Джины - простую демо-версию изображения нейронного поиска дляМода-МНИСТ. Никаких дополнительных зависимостей не нужно, просто сделай:
jina hello-world...или даже проще для пользователей Docker,установка не требуется, Просто:
docker run -v "$(PWD)/j:/j" jinaai/jina hello-world --workdir /j && open j/hello-world.htmlClick here to see the console output
Он загружает данные тренинга и тестов Fashion-MNIST; говорит Джине, чтобы она индексировала 60 000 изображений из учебного набора. Затем она случайным образом берет образцы с тестового набора в качестве запросов и просит Джину получить соответствующие результаты. Примерно через 1 минуту она откроет веб-страницу и покажет такие результаты:
А реализация? Как бы просто это ни было:
| 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 |
|
Все большие слова, которые вы можете назвать: компьютерное зрение, нейронное ИК-излучение, микро-сервис, очередь сообщений, эластичные, реплики и осколки случились всего за одну минуту!
Заинтригован? Играть и пробовать разные варианты:
jina hello-world --helpУбедитесь в том, что вы продолжаете пользоваться нашим гидом Jina 101 - понимание всех ключевых понятий Джины за 3 минуты!
|
English • 日本語 • français • Русский язык • 中文 |
| 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 |
Лучший способ глубокого изучения Джины - это прочитать нашу документацию. Документация строится на каждом нажатии, слиянии и выпуске главного ветви. Вы можете найти более подробную информацию по следующим темам в нашей документации.
- объяснены аргументы интерфейса командной строки Jina
- Jina Python API интерфейс
- Синтаксис Jina YAML для исполнителя, водителя и потока
- схема Джины Протобуф
- Переменные среды, используемые в Jina
- ..и более того
Ты звезда "Док"? Подтверждаете? Присоединяйтесь к нам! Мы приветствуем всевозможные улучшения в документации
Документация для старых версий архивируется здесь.
Мы приветствуем все виды вклада со стороны сообщества с открытым исходным кодом, отдельных лиц и партнеров. Без вашего активного участия Джина не будет успешной.
Следующие ресурсы помогут вам сделать хороший первый взнос:
- Слабый канал - коммуникационная платформа для разработчиков для обсуждения Джины
- Общественный бюллетень - подписаться на последние обновления, релизы и новости о событиях Jina
- Ссылка на сайт - познакомиться с Джиной ИИ как с компанией и найти работу
- следовать за нами и взаимодействовать с нами с помощью хэштэга
#JinaSearch- Компания - Узнайте больше о нашей компании, мы полностью привержены открытому исходному коду!
вехи GitHub проложить путь к будущим улучшениям.
Мы ищем партнерства для построения модели открытого управления (например, Технического руководящего комитета) вокруг Джины, которая позволит создать здоровую экосистему с открытым исходным кодом и культуру, дружелюбную к разработчикам. Если вы заинтересованы в участии, не стесняйтесь обращаться к нам по адресуhello@jina.ai.
Авторское право (с) 2020 г. "Джина АИ Лимитед". Все права защищены.
Jina лицензирована по лицензии Apache, версия 2.0Полный текст лицензии см. в ЛИЦЕНЗИИ.