J-Tech Talk ｜ 编写Dockerfile的最佳实践

最新推荐文章于 2025-12-14 21:44:21 发布
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#devops #运维

J-Tech Talk

由 Jina AI 社区为大家带来的技术分享

工程师们将深入细节地讲解具体的问题

分享 Jina AI 在开发过程中所积累的经验

不论是个人开发者还是企业，上云已经成为基本的需求。使用 Dockerfile 构建 Docker 镜像是其中基础的一步，而 Dockerfile 编写得是否合理会直接影响到镜像的优劣。

和开源团队 Jina AI 的 Engieer Manager 苗兆丰一起，聊一聊如何构建更小更优的 Docker 镜像，本次讲座将为你带来编写 Dockerfile 的最佳实践指南！

分享内容 

什么是 Dockerfile

Dockerfile 构建 Docker 镜像，运行镜像启动 Docker 容器

编写 Dockerfile 的 3 条原则

列举 3 条基本原则，帮助你更好地编写 Dockerfile

经验分享 - 如何创建高效且可维护的 Dockerfile

一步步的行动拆解，带你探究 Dockerfile 在工程实践中的实际用法

关于讲师 

苗兆丰  Jina AI Engineering Manager

本科毕业于西安交通大学，曾就职于腾讯，主要兴趣是 NodeJS、云原生和 DevOps。

活动时间 

2022 年 8 月 30 日 周二晚 19:00 - 19:45

报名方式 

添加Jina AI小助手vx：jinaai01  回复“J- Tech Talk” 或后台私信Jina AI即可获得报名链接

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J-Tech Talk｜跨模态视频检索
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### 跨模态视频检索技术介绍 跨模态视频检索是一种涉及多学科交叉的技术，它允许用户通过不同类型的查询（如文本描述、图像或其他形式的数据）来查找最相关的视频片段。这项技术依赖于强大的算法和模型，特别是像CLIP这样的预训练模型，在处理复杂的多媒体数据方面表现出色[^2]。 #### CLIP模型的工作原理 CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) 是一种由OpenAI开发的深度学习架构，能够理解并关联来自两个不同域的信息——即自然语言和视觉内容。具体来说： - **联合嵌入空间**：该模型可以将图片与对应的文本映射到同一个高维向量空间中； - **对比损失函数**：利用成对样本之间的相似度作为监督信号来进行优化训练； 这种设计使得即使是在未见过的情况下也能很好地匹配新的图文组合，从而实现高效的跨媒体搜索功能。 #### 应用场景实例 为了更好地展示如何应用这些理论知识解决实际问题，在一次名为 "J-Tech Talk | 跨模态视频检索进阶" 的在线讲座活动中提到过这样一个案例研究： 假设有一个庞大的监控录像库，想要快速定位某个人物出现在哪些位置，则可以通过输入一张目标人物的照片以及一段简短的文字说明（比如时间范围），系统就能自动筛选出符合条件的结果列表供进一步审查。 ```python import clip import torch model, preprocess = clip.load("ViT-B/32") # 加载预训练好的CLIP模型 text_inputs = ["一个人穿着红色衣服走在街上"] # 用户提供的文字提示 image_input = preprocess(image).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(clip.tokenize(text_inputs)) image_features = model.encode_image(image_input) logits_per_image, logits_per_text = model(image_features, text_features) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() print(f"预测概率为 {probs}") ``` 此代码展示了使用Python调用CLIP API执行简单的跨模式匹配操作的方法。这里先加载了一个预先训练完成的基础版CLIP网络结构，并准备好了待比较的目标对象表示形式（无论是基于文本还是图形）。之后计算两者间的距离得分并通过softmax转换成易于解释的概率分布输出给最终使用者参考。
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