clip-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务

项目介绍

clip-as-service是一个用于嵌入图像和文本的低延迟、高可扩展性的服务。它能够方便地集成为神经搜索解决方案中的一个微服务。

项目特点

快速：支持TensorRT、ONNX runtime和PyTorch等多种模型运行方式，每秒处理800个请求。支持非阻塞的双向流，适合大数据量和长时间任务。
弹性：支持水平扩展和缩减多个CLIP模型在单个GPU上的运行，具有自动负载均衡功能。
易用：设计简洁，用户无需学习曲线，提供直观且一致的API用于图像和句子的嵌入。
现代化：支持异步客户端，能够轻松在gRPC、HTTP和WebSocket协议之间进行切换，支持TLS和压缩。
集成性：能够顺畅地与Jina和DocArray等神经搜索生态系统集成，助您快速构建跨模态和多模态解决方案。

使用方法

文本与图像嵌入

使用clip-as-service，用户可以通过HTTPS或者gRPC协议来获取文本和图像的嵌入，在处理过程中确保数据的安全性。

使用HTTPS进行请求，用户需要发送带有访问令牌的POST请求，并在请求中提供待嵌入的数据。
使用gRPC协议，用户需要创建一个客户端对象，通过encode方法获取嵌入结果。

# 安装clip-client
from clip_client import Client

c = Client(
    'grpcs://<your-inference-address>-grpc.wolf.jina.ai',
    credential={'Authorization': '<your access token>'},
)

r = c.encode(
    [
        'First do it',
        'then do it right',
        'then do it better',
        'https://picsum.photos/200',
    ]
)
print(r)

图片视觉推理

clip-as-service提供了视觉推理功能，用户可以根据给定的图像和文本描述对匹配进行排名。示例如下：

通过HTTPS发送图像和描述的POST请求，展示clip模型推断出的匹配度分值。

安装说明

clip-as-service由两个独立的Python包构成：clip-server和clip-client。两者均需要Python 3.7或更高版本。

安装服务器：可以使用PyTorch、ONNX或TensorRT进行安装。
安装客户端：通过pip安装即可。

pip install clip-server  # PyTorch
pip install "clip-server[onnx]"  # ONNX
pip install nvidia-pyindex 
pip install "clip-server[tensorrt]"  # TensorRT

pip install clip-client

快速开始

基础使用

启动服务器：运行 python -m clip_server，记录下它的地址和端口。

创建客户端，并连接到服务器地址：

 from clip_client import Client
 c = Client('grpc://0.0.0.0:51000')

获取句子嵌入：

r = c.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])
print(r.shape)  # [3, 512]

获取图像嵌入：

r = c.encode(['apple.png',  # 本地图像
              'https://clip-as-service.jina.ai/_static/favicon.png',  # 远程图像
              'data:image/gif;base64,R0lGODlhEAAQAMQAAORHHOVSKudfOulrSOp3WOyDZu6QdvCchPGolfO0o/XBs/fNwfjZ0frl3/zy7////wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACH5BAkAABAALAAAAAAQABAAAAVVICSOZGlCQAosJ6mu7fiyZeKqNKToQGDsM8hBADgUXoGAiqhSvp5QAnQKGIgUhwFUYLCVDFCrKUE1lBavAViFIDlTImbKC5Gm2hB0SlBCBMQiB0UjIQA7'])  # 图片URI
print(r.shape)  # [3, 512]

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