Jina Hub 项目使用教程
2025-04-16 09:04:07作者:翟萌耘Ralph
1. 项目目录结构及介绍
Jina Hub 是一个用于托管 Jina 执行器的开放注册表,通过容器镜像来实现。项目的目录结构如下:
jina-hub/
├── Dockerfile
├── manifest.yml
├── README.md
├── requirements.txt
├── __init__.py
├── tests/
│ ├── test_MyAwesomeExecutor.py
│ └── __init__.py
└── /path/to/executors/
├── MyAwesomeExecutor/
│ ├── Dockerfile
│ ├── manifest.yml
│ ├── README.md
│ ├── requirements.txt
│ ├── __init__.py
│ ├── helper.py
│ └── MyAwesomeExecutor.py
└── ... 其他执行器目录
Dockerfile
:用于构建执行器的 Docker 镜像。manifest.yml
:定义了执行器镜像的元数据。README.md
:项目的说明文件。requirements.txt
:项目依赖的 Python 包列表。__init__.py
:Python 包的初始化文件。tests/
:包含项目的测试脚本。/path/to/executors/
:包含所有执行器的目录。
每个执行器目录内部结构如下:
MyAwesomeExecutor/
├── Dockerfile
├── manifest.yml
├── README.md
├── requirements.txt
├── __init__.py
├── helper.py
└── MyAwesomeExecutor.py
Dockerfile
:构建执行器的 Docker 镜像文件。manifest.yml
:执行器的配置文件。README.md
:执行器的说明文档。requirements.txt
:执行器依赖的 Python 包。__init__.py
:将目录作为 Python 包使用。helper.py
:执行器可能需要的辅助函数。MyAwesomeExecutor.py
:执行器的主要逻辑。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过构建 Docker 镜像,并使用 Jina Hub 提供的命令来完成。以下是一些基本步骤:
-
构建执行器镜像:
jina hub build /path/to/MyAwesomeExecutor/
-
推送镜像到 Jina Hub:
jina hub login jina hub push jinahub/type.kind.jina_image_name:image_version-jina_version
-
在 Flow 中使用镜像:
from jina import Flow with Flow().add(uses='docker://my_image_tag'): pass
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 manifest.yml
,它定义了执行器镜像的元数据,包括版本、类型、描述等。以下是一个 manifest.yml
的示例:
manifest_version: 1
type: pod
kind: encoder
name: MyAwesomeExecutor
description: My custom executor for encoding data
author: Jina AI Dev-Team (dev-team@jina.ai)
url: https://jina.ai
documentation: https://docs.jina.ai
version: 0.0.1
vendor: Jina AI Limited
license: apache-2.0
platform: [linux/amd64]
keywords: [encoder, custom, example]
这个文件中的每个字段都有其特定的作用:
manifest_version
:定义了 manifest 文件使用的协议版本。type
和kind
:定义了镜像的类型和种类。name
:镜像的人类可读标题。description
:软件包中包含的软件的描述。author
:负责镜像的人员或组织的联系信息。url
:找到有关镜像的更多信息。documentation
:获取镜像文档的 URL。version
:镜像的版本号。vendor
:分发实体的名称。license
:软件分发的许可证。platform
:镜像构建的 CPU 架构。keywords
:帮助用户过滤和定位包的关键字列表。
以上是根据 Jina Hub 开源项目链接生成的使用教程。希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0307- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

React Native鸿蒙化仓库
C++
178
262

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
867
513

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
129
183

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
265
305

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
398
371

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.07 K
0

🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
93
15

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
598
57

基于可以运行在OpenHarmony的git,提供git客户端操作能力
ArkTS
10
3