GNES开源项目使用教程

GNES开源项目使用教程

gnes GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnes

1. 项目介绍

GNES（Generic Neural Elastic Search）是一个基于深度神经网络的云原生语义搜索系统。它支持大规模索引和语义搜索，适用于文本、图像、视频以及任意内容形式的搜索。GNES采用全微服务架构，编码器、索引器、预处理器和路由器都运行在各自的容器中，通过版本化API进行通信，并由Docker Swarm/Kubernetes等进行编排。这使得扩展、负载均衡和自动恢复等功能在GNES中得以即插即用。

2. 项目快速启动

2.1 使用Docker容器启动

首先，您需要确保已经安装了Docker。然后，使用以下命令运行GNES：

docker run gnes/gnes:latest-alpine

这条命令将下载基于Alpine Linux的最新GNES镜像并运行它在一个容器中。容器运行时，会打印一条信息消息然后退出。

注意： 除了针对空间优化的alpine镜像外，还提供了基于Debian 10.0、Ubuntu 18.04和Ubuntu 16.04的镜像。请根据您的需求选择合适的镜像。

2.2 使用pip安装

您也可以通过pip将GNES安装为Python3包：

pip install gnes

请注意，这将仅安装GNES的"裸骨"版本，包含运行GNES所需的最小依赖。不包含第三方预训练模型、深度学习/自然语言处理/计算机视觉包。在GNES中，模型作为Docker插件提供服务。

注意： Tensorflow、Pytorch和torchvision不是GNES安装的一部分。根据您的模型需求，您可能需要提前安装它们。

3. 应用案例和最佳实践

GNES适用于多种内容形式的搜索，以下是一些应用案例和最佳实践：

• 文本搜索：使用GNES对大量文本数据进行索引和搜索，支持复杂的查询和实时搜索。
• 图像搜索：通过集成计算机视觉模型，实现基于图像内容的搜索。
• 视频搜索：利用视频处理能力，对视频内容进行索引和搜索。
• 跨模态搜索：支持文本、图像、视频等多种模态之间的相互搜索。

4. 典型生态项目

GNES的生态系统包含多个相关项目，以下是一些典型的生态项目：

• GNES Hub：用于打包和分发AI/ML模型作为Docker容器的平台，可以将外部算法（及其依赖）以插件的形式集成到GNES框架中。
• 模型插件：用户可以构建自己的模型并将其作为Docker容器插件，以便在GNES中使用。
• 社区贡献：GNES社区欢迎贡献最佳实践、新特性和改进，以不断提升GNES的可用性、弹性、性能和持久性。

通过遵循以上教程，您可以快速上手并使用GNES开源项目，开始构建强大的语义搜索应用。

gnes GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnes