“ Jina是一个高性能的云原生分布式框架，可以利用它快速开发基于深度学习的神经搜索系统”
本期教程将带来关于Jina部署和运行的介绍，让你快速、高效地运行Jina框架!
Jina远程部署——JinaD
「Jina Daemon （简称为JinaD）可实现分布式部署、管理Jina Flow的功能」
JinaD是通过REST式接口对Jina框架进行远程部署和调用的后台程序
用户使用JinaD在远程主机上对Flow和Executor进行创建、更新和删除
JinaD通过为每个Jina实例定义一个Workspace来实现部署隔离，因此可在一台主机上同时运行多个Flow
Follow下面的步骤
使用JinaD将Jina Flow运行起来吧♀️
服务端
JinaD的Docker镜像文件已发布在Docker Hub中，可部署在本地或云端，等待客户端发来的请求：
docker run --add-host host.docker.internal:host-gateway -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /tmp/jinad:/tmp/jinad -p 8000:8000 --name jinad -d jinaai/jina:master-daemon
Docker运行小提示：
端口号可以通过输入docker run命令时的 -p参数更改。
JinaD应该始终作为docker容器部署。简单地终端运行jinad命令启动服务是无效的。
客户端
Step1：Jina客户端的建立
from daemon.clients import JinaDClient client = JinaDClient(host=HOST, port=PORT)
Step2: Workspace的建立
「Workspace是JinaD中所有Jina实例的基础入口」
Workspace为每个容器化的Jina实例创建基本镜像文件
Workspace负责管理Jina实例的所有子容器的通讯网络
Workspace中储存了用于管理Jina实例或由Jina实例创建的所有文件
建立了客户端后，就可以向服务端发送建立workspace的请求:
from daemon.clients import JinaDClient client = JinaDClient(host=HOST, port=PORT) workspace_id = client.workspaces.create(paths=['path_to_awesome_project'])
Workspace运行小提示：
path_to_awesome_project文件夹中应该放入yaml, py_modules, requirements.txt, .jinad等文件
workspace_id是新建workspace的标识
Step3：REST式的Flows建立
使用 client.flows.create ，将在workspace_id定义的workspace中创建一个新的容器，并在容器内启动一个Flow
from daemon.clients import JinaDClient client = JinaDClient(host=HOST, port=PORT) client.flows.create(workspace_id=workspace_id, filename='my_awesome_flow.yml') # jflow-a71cc28f-a5db-4cc0-bb9e-bb7797172cc9
Jina服务运行
在这部分，我们将向你展示如何在运行Jina Flow时单独创建服务端和客户端
「单独创建服务端和客户端的应用场景」
服务端和客户端运行在不同的机器上
服务端和客户端有不同的生命周期
一个服务端同时被多个客户端访问
一个客户端想要访问多个服务端
客户端可以是浏览器/curl/postman等非代码形式
Flow和Client之间的通信可以通过grpc、websocket、http三种协议。在Jina中通过在创建Flow时写入protocol=的参数设置（默认
通过grpc）
服务端
from jina import Flow f = Flow(protocol='http', port_expose=12345) with f: f.block()
客户端
from jina import Client
c = Client(protocol='http', port_expose=12345)
c.post('/', ...)
Flow运行小提示：
protocol也可以选择grpc、websocket哦（这两种协议在处理大量数据时有更好的表现）
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