内容简介: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...
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 )
更多内容请查看更新公告:https://github.com/jina-ai/jina/releases/tag/v3.0.0
以上所述就是小编给大家介绍的《Jina 3.0.0 正式发布,云原生神经搜索框架》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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