English • Français • Deutsch • 中文 • 日本語 • 한국어 • Português • український • Español
Website • Docs • Examples • Newsletter • 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 обучении. 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 state of the art подходы - Jina нацелена на промышленное применение ИИ. Вы можете легко масштабировать ваш VideoBERT, Xception, ваш токенизатор слов, сегментацию изображений и базу данных для обработки данных масштаба миллиардов объектов. Такие функции, как репликация и шардирование, работают из коробки.
🐣Системный инжиниринг стал простым - Jina предлагает универсальное решение, которое освобождает вас от ручной работы и сборки пакетов, библиотек и баз данных. С самым интуитивным API и дашбордом построить облачную поисковую систему - занимает всего лишь минуту.
Jina - проект с открытым исходным кодом. Мы нанимаем ИИ Инженеров, full-stack разработчиков, евангелистов, менеджеров проектов для построения новой нейронной поисковой эко-системы с открытым исходным кодом
- Установить
- Jina "Hello world!" 👋🌍
- 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 Raspberry Pi пожалуйста, ознакомьтесь с документацией.
Мы предоставляем универсальный образ Docker (всего 80MB!), который поддерживает несколько архитектур (включая x64, x86, arm-64/v7/v6), просто выполните эту команду:
docker run jinaai/jinaДля начала советуем вам попробовать Jina "Hello World" - простую демо-версию нейросетевого поиска изображений для Fashion-MNIST. Никаких дополнительных зависимостей не нужно, просто запустите следующую команду:
jina hello-world... или даже проще для пользователей Docker, установка не требуется:
docker run -v "$(pwd)/j:/j" jinaai/jina hello-world --workdir /j && open j/hello-world.html # replace "open" with "xdg-open" on LinuxClick here to see the console output
Docker образ загружает данные тренинга и тестов Fashion-MNIST и запускает Jina так, чтобы она индексировала 60 000 изображений из учебного набора. Затем Jina случайным образом берет образцы с тестового набора в качестве запросов и получает соответствующие результаты. Примерно через 1 минуту откроется веб-страница с результатами:
За всем этим стоит довлольно простая реализация:
| 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:
uses: helloworld.crafter.yml
replicas: $REPLICAS
read_only: true
doc_idx:
uses: helloworld.indexer.doc.yml
encode:
uses: helloworld.encoder.yml
needs: chunk_seg
replicas: $REPLICAS
chunk_idx:
uses: helloworld.indexer.chunk.yml
replicas: $SHARDS
separated_workspace: true
join_all:
uses: _pass
needs: [doc_idx, chunk_idx]
read_only: true |
|
Все ключевые слова, которые вы можете назвать: компьютерное зрение, нейросетевой поиск информации, микро-сервис, очередь сообщений, гибкость, репликации и шардирование заработают всего за одну минуту!
Заинтригованы? Попробуйте разные варианты:
jina hello-world --helpУбедитесь в том, что вы продолжаете пользоваться нашим гидом Jina 101 - понимание всех ключевых понятий Jina за 3 минуты!
pip install cookiecutter && cookiecutter gh:jina-ai/cookiecutter-jina
|
English • 日本語 • français • Português • 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 how to run a Flow remotely and use a local client to connect to it | |
| 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 how to use SOTA visual representation for searching Pokémon! |
Лучший способ глубокого изучения Jina - 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.
- Объяснение аргументов интерфейса командной строки Jina
- Jina Python API интерфейс
- Синтаксис Jina YAML для Executor, Driver и Flow
- схема Jina Protobuf
- Переменные окружения, используемые в Jina
- ..и более того
Ты "Док"-звезда? Согласен? 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 Jina не будет успешной.
Следующие ресурсы помогут вам сделать хороший первый вклад:
- канал Slack - коммуникационная платформа для разработчиков для обсуждения Jina
- Открытая рассылка - подписаться на последние обновления, релизы и новости о событиях Jina
- Ссылка на сайт - познакомиться с Jina 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 Jina, 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.