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ディープラーニングに裏打ちされた検索システムを構築してみませんか?あなたは正しい場所に来ています!
Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブのニューラル検索フレームワークです。ベンチャーからの支援を受けたフルタイムのチームによって長期的にサポートされています。
🌌ユニバーサル検索ソリューション - Jinaは、複数のプラットフォームとアーキテクチャ上で、あらゆる種類の大規模なインデックスとクエリを可能にします。画像、ビデオクリップ、オーディオスニペット、長い法律文書、短いツイートなど、Jinaはそれらすべてを処理することができます。
🚀ハイパフォーマント&ステートオブザアート - JinaはAIインプロダクションを目指しています。VideoBERT、Xception、ワードトークナイザー、画像セグメンテーション、データベースを簡単にスケールアウトして、10億レベルのデータを扱うことができます。レプリカやシャードなどの機能は、すぐに使えるようになっています。
🐣システムエンジニアリングが簡単に - Jinaは、パッケージやライブラリ、データベースの手作りや接着から解放されるワンストップソリューションを提供しています。最も直感的なAPIとダッシュボードクラウドネイティブの検索システムを構築するのは、ほんの少しのことです。
🧩強力な拡張機能、シンプルな統合 - Jinaに新しいAIモデル?Python スクリプトを書くか、Docker イメージを構築するだけです。新しいアルゴリズムをプラグインすることは、本来であればこれほど簡単ではありませんでした。ジナハブ(ベータ版)をチェックそして、コミュニティによって貢献されたさまざまなユースケースの拡張機能を見つけることができます。
Jinaはオープンソースのプロジェクトです。採用しています。AIエンジニア、フルスタック開発者、エバンジェリスト、PMがオープンソースで次のニューラル検索エコシステムを構築する。
Python >= 3.7 がインストールされている Linux/MacOS では、ターミナルでこのコマンドを実行するだけです。
pip install jina
Jinaを追加の依存関係でインストールしたり、Raspberry Piにインストールしたりするには資料を参照してください.
複数アーキテクチャ(x64、x86、arm-64/v7/v6を含む)をサポートするユニバーサルなDockerイメージ(わずか80MB!)を提供し、シンプルに行います。
docker run jinaai/jina
スターターとして、Jinaの "Hello, World "を試してみてください。ファッションMNIST.余分な依存関係は必要ありません。
jina hello-world
...あるいは、Dockerユーザーにとってはもっと簡単になります。必要なインストールはありません。単純に
docker run -v "$(PWD)/j:/j" jinaai/jina hello-world --workdir /j && open j/hello-world.html
それは Fashion-MNIST のトレーニングデータとテストデータをダウンロードし、Jina にトレーニングセットから 60,000 個の画像をインデックス化するように指示します。そして、テストセットからランダムに画像をクエリーとしてサンプリングし、Jinaに関連する結果を取得するように指示します。約1分後にウェブページが開き、このような結果が表示されます。
そして、その背後にある実装は?当然のようにシンプルです。
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 |
コンピュータビジョン、ニューラルIR、マイクロサービス、メッセージキュー、エラスティック、レプリカ、シャードなどのビッグワードが1分で実現しました。
興味をそそられましたか?プレイして、さまざまなオプションを試してみてください。
jina hello-world --help
ジナ101ガイドの続きをお忘れなく - 3分でジーナの重要な概念をすべて理解する!
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Tutorials | Level |
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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 |
Jina をより深く学ぶための最良の方法はドキュメントを読むことです。ドキュメントはマスターブランチのプッシュ、マージ、リリースイベントごとに構築されています。以下のトピックについての詳細はドキュメントを参照してください。
- Jinaのコマンドラインインターフェースの引数の説明
- Jina Python API インターフェース
- 実行者、ドライバ、フローのための Jina YAML 構文
- ジナ・プロトバフスキーマ
- Jinaで使用される環境変数
- ..此れ以上
あなたは "ドク "スターですか?肯定的ですか?私たちに参加してください。私たちはドキュメントの改善を歓迎します。
古いバージョンのドキュメントはこちらにアーカイブされています。.
私たちは、オープンソースコミュニティ、個人、パートナーからのあらゆる種類の貢献を歓迎します。皆さんの積極的な参加なくして、Jinaは成功しません。
以下のリソースを参考にしていただければ、初投稿がうまくいきます。
- スラックチャンネル - jinaについて議論するための開発者のためのコミュニケーションプラットフォーム
- コミュニティ・ニュースレター - ジナの最新更新情報、リリース情報、イベント情報を購読する
- LinkedIn - jina AIの企業情報を知り、求人情報を探す
- - 私たちをフォローして、ハッシュタグを使って交流してください。
#JinaSearch
- 会社概要 - 私たちの会社の詳細を知るために、私たちは完全にオープンソースにコミットしています!
GitHub のマイルストーン今後の改善に向けての道筋を示します。
健全なオープンソースエコシステムと開発者に優しい文化を可能にするJinaを中心としたオープンガバナンスモデル(技術運営委員会など)を構築するためのパートナーシップを募集しています。参加をご希望の方は、下記までお気軽にご連絡ください。hello@jina.ai.
Copyright (c) 2020 Jina AI Limited.すべての権利を保有しています。
JinaはApache License, Version 2.0の下でライセンスされています。ライセンスの全文はLICENSEを参照してください。