Jina 3.0.0 正式发布,云原生神经搜索框架


Jina 是一个神经搜索框架,它使任何人都可以在几分钟内在云上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。

Jina 3.0.0 正式发布,该版本的内容主要关于云就绪和集成(cloud-readiness and integration),通过重构架构/通信层,使 Executor 通信更稳定,比以前版本更具可扩展性和健壮性。

Executors: 试用功能

使用 Jina 的新沙箱,甚至不需要从 Jina Hub下载 Executor 来测试。只需使用 jinahub+sandbox://ExecutorName,就可以在云上运行该 Executor

这意味着可以更快地评估 Executors ,以找到适合的执行程序,无需下载任何内容或使用本地计算。

from docarray import Document
from jina import Flow

flow = Flow().add(uses='jinahub+sandbox://Hello')

with flow:
docs = flow.post('/', inputs=Document(text='world'))
print(docs.texts)

Flow:使用 Kubernetes 和 Docker Compose 运行

  • Kubernetes:使用 Flow .to_k8s_yaml('./k8s_flow') 从一个 Flow 中生成一组部署的 YAML 文件,然后使用 Kubernetes 和 kubectl 来启动和协调 Executors。
  • Docker Compose: 使用 flow.to_docker_compose_yaml() 从一个 Flow 中生成一个 docker-compose.yml 文件,然后运行 docker-compose up 。

DocumentArray:可视化、共享、文档存储

该版本将 Jina 的 DocumentArray 拆分为自己的 docarray 包,让 Jina 专注于扩展云上的非结构化数据处理:

2.x

from jina import Document, DocumentArray, Flow

3.0

from docarray import Document, DocumentArray
from jina import Flow

这意味着 Jina 受益于 3.0 版本在 Document 和 DocumentArray 中所做的所有改进,包括强大的可视化和对多个文档存储的支持。

要了解 Jina 3.0.0 的更多信息,请查看迁移指南、文档和全新的 README。

新特性

  • c07f3c15-推送后添加沙箱(#4349)
  • 0eae3281-添加 blacken docs 到 precommit ( #4342 )
  • a5935ab2] - hub:将 --verbose 选项添加到“jina hub push”cli ( #4278 )
  • 43bf8986] - 沙箱:使用给定端口(#4262)
  • 5081722f] - hubble:升级到 hubble api v2 ( #4269 )
  • 6e24af63-从 k8s 中隐藏更多参数并编写 yamls ( #4242 )
  • 48871dd7-更改从 Executors 返回参数的方式 ( #4243 )
  • 1d6c0776-使用来自 k8s 的外部 pod ( #4223 )
  • 6a9ed78f-将 docarray 集成为外部依赖项 ( #4160 )
  • eea04c36-支持 jinahub+sandbox ( #4130 )
  • a813b151-将流程导出到 docker compose yaml ( #4125 )
  • def0a12f-Flow 后返回 DocumentArray ( #4137 )
  • 6e9e7ef3-将 Flow 导出到 k8s yamls 集(#4089)
  • 933415bf-星形路由 ( #3900 )

相關推薦

2022-09-04

内在云上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。Jina 3.8.2 正式发布,本期主要更新如下: 新的功能 [ e794c06c] -公开 grpc 参数并添加生产就绪的 keepalive 参数 ( #5092 )  [ 6205ffc9] -添加 gpu dockerfile 支持到 jina hub new ( #5104 ) 

2022-08-22

在云上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。 Jina 3.7.13 正式发布,本期主要更新如下: Bug 修复 [ b7bf0ee1] -在 executor init 方法中设置工作区 ( #5072 )  🧼代码重构 [ f6dcde38] -遥测(#5078) 🍹其他改进 [ 8ad0ead5] -doc

2022-08-31

在云上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。 Jina 3.8.0 正式发布,本期主要更新如下: 新的功能 [ 527beb85] -升级 protobuf 版本 (#5082) [ c47cb716] -添加失败和成功的请求数指标 (#5079) Bug 修复 [ c81252ac] -更

2022-10-26

上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。目前 Jina 3.11.0 正式发布,此版本包含 6 个新功能、1 个错误修复和 10 个文档改进。 使用基本配置添加 OpenTelemetry 跟踪和指标 ( #5175 ) Jina 现在支持 OpenTelemetry Tracing 和 Metrics 库,以提高 J

2022-10-01

上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。目前 Jina 3.10.0 正式发布,此版本包含 10 个新功能、9 个错误修复和 12 个文档改进。部分更新如下: 新功能 jina ping 在本地和 Kubernetes 上作为就绪探针启用 此功能可检查整个 Flow 或其各

2022-07-23

在云上构建可扩展且可持续的神经搜索系统。 Jina 3.7.0 正式发布,本期主要更新如下: 浮动执行器 可以在 Flow 中添加浮动执行器。这种在 Flow 中添加 Executor 的方式可用于正在构建的服务,响应不需要的异步后台任务。 f =

2022-06-09

续的神经搜索系统,且在几分钟内即可完成。目前 Jina 已发布 3.5.0 版本,带来如下更新: 新的功能 [ 6fa5342d] - 使用上下文管理器进行自定义监控 ( #4892 )  [ 385d6b4b] - 避免同一台机器中的副

2022-05-26

,允许开发者构建云原生 AI 应用;计划于今年晚些时候正式上市。 “借助 Project Volterra,你将能够通过 Qualcomm Technologies 今天发布的全新 Qualcomm Neural Processing SDK for Windows 工具包探索许多 AI 场景。而且因为我们希望看到 NPU 被内

2023-06-15

//graphlearn-torch.readthedocs.io/en/latest/index.html 背景介绍 图神经网络作为一种图数据上表示学习的方法已经被广泛应用在图相关的各个领域,在电商推荐、安全风控、生物分子等领域取得了实际落地。图神经网络由于其独特的数据

2023-10-27

人工智能公司Jina AI 宣布推出其第二代文本嵌入模型: jina-embeddings-v2 。这款模型现在是唯一支持 8K(8192个 token)上下文长度的开源产品。在能力和性能上与OpenAI的 text-embedding-ada-002 相当。 与OpenAI的8K模型 text

2023-09-23

体计算效率。 3. OpenTiny低代码开发引擎子项目TinyEngine正式发布,AI辅助加速应用创新 OpenTiny作为开源的跨端、跨框架、跨版本企业级前端组件方案,可以帮助开发者快速构建极致体验的云原生应用。在本次大会中,邓明昆正

2022-11-19

,为用户们提前带来了一些新的功能体验。今天,APISIX 正式发布了 3.0.0 版本,将产品从体验和功能角度,带到了新一轮的进程中。 经过迭代的 3.0.0 正式版与此前 3.0.0-beta 预览版相比: 新增了 Consumer Group,可以更方便地管理

2023-07-13

务总经理邓明昆介绍了华为云开源的发展现状与规划,并正式对外发布2个开源项目:OpenTiny、Kmesh,以及3大开源项目特性升级解读。 邓明昆,华为云开源业务总经理 华为云正式对外发布2个开源项目 新发布项目一:跨端、跨

2023-02-07

是更高级的用户。 值得注意的更新 这将是最后一个发布到 Docker Hub 的版本,未来的版本将使用 xpkg.upbound.io 代替 ControllerConfing API 已被弃用 Lock API v1alpha1 已被弃用 CompositionRevisions 的名称在构建时加入了部分哈希后缀