用docker安装milvus

本文介绍了milvus词向量库,它能在海量向量库中快速检索相似向量,具有多平台通用、支持多编程语言等优势,但首次搜索速度慢且不支持numpy格式。还详细说明了用docker安装milvus的步骤,包括创建镜像、配置工作目录和启动服务等。
部署运行你感兴趣的模型镜像

milvus词向量库的概念:(Facebook的Faiss)

milvus可以在海量向量库中快速检索到和目标向量相似的若干个向量。
相似度:内积或是欧式等都可以

milvus优势:
1.多平台通用,mac,windows和linux都是支持的,因为milvus可以通过docker部署,因此平台通用性好了不少
2.支持编程语言多,Java,c,c++和python都支持
3.在速度方面不差Faiss
4.milvus在第一次search时速度会慢
5.milvus的向量格式不支持numpy,要用列表的形式存储向量

用docker安装milvus
1.创建milvus的镜像
docker pull milvusdb/milvus:0.10.5-cpu-d010621-4eda95
2.配置工作目录和相关存储文件夹
**>**一共要设置三个目录,分别是数据库存储目录,日志存储目录和配置文件目录。
**>**配置文件目录就存放着我说的配置文件。配置文件一共有两个,分别是服务器设置文件和日志设置文件。
milvus

├─conf //配置文件目录
│ log_config.conf //服务器配置文件
│ server_config.yaml //日志配置文件

├─db //数据库存储目录

└─logs //日志存储目录

启动docker服务
设置好工作目录后,就可以使用镜像创建容器了,我的工作目录是C:\Users\Zhdun\milvus,所以我的创建命令是:
docker run -td --name mymilvus -e “TZ=Asia/Shanghai” -p 19530:19530 -p 8080:8080 -v C:\Users\Zhdun\milvus\db:/var/lib/milvus/db -v C:\Users\Zhdun\milvus\conf:/var/lib/milvus/conf -v C:\Users\Zhdun\milvus\logs:/var/lib/milvus/logs milvusdb/milvus:cpu-latest

命令看起来有点长, 我稍微解释下,-td是后台运行,–name是给自己的容器起个名字,-p是端口映射,不想用默认的话,可以去服务器配置文件里改,-v就是为了映射三个工作目录。具体可以参考docker的run命令。

执行完命令后,运行docker ps -a,如果发现自己创建的容器excited的了,那就docker logs一下,看出了什么问题。如果发现容器在运行了,就代表基本没问题了。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>我们正在处理用户的问题:"how to install milvus using docker" 根据提供的引用,特别是引用[3]中提到了在docker上设置Milvus服务器,以及引用[1]中提到了启动GPU版本的Milvus容器,我们可以推断用户想要了解如何使用Docker安装Milvus。 由于引用中提到了GPU版本和普通版本,我们可以提供两种安装方式:标准CPU版本和GPU版本(如果需要GPU支持)。 步骤: 1. 确保已安装DockerDocker Compose。 2. 下载Milvusdocker-compose.yml文件。 3. 启动Milvus服务。 对于GPU版本,需要额外步骤。 另外,引用[3]还提到了Milvus Lite(轻量级版本)和Zilliz Cloud,但用户明确要求使用Docker安装,所以我们专注于Docker Compose方式。 我们将分为两个部分:安装CPU版本和安装GPU版本。 注意:引用[1]中提到了启动GPU版本时可能遇到的问题,因此我们将给出一个可行的GPU版本安装指南。 参考官方文档,我们给出步骤。 由于我们无法直接运行命令,因此给出通用步骤。 开始回答:</think>### 如何通过 Docker 安装 Milvus 以下是使用 Docker 安装 Milvus 的标准步骤(以 CPU 版本为例): #### 步骤 1:安装 Docker 环境 - 确保系统已安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) 和 [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) - 验证安装: ```bash docker --version # Docker ≥ 20.10 docker-compose --version # Docker Compose ≥ v2.17 ``` #### 步骤 2:下载配置文件 ```bash wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.4.0/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml ``` #### 步骤 3:启动 Milvus ```bash docker-compose up -d ``` #### 步骤 4:验证运行状态 ```bash docker ps # 应显示 3 个容器:etcd/minio/milvus-standalone docker logs milvus-standalone | grep "successfully" # 检查启动日志 ``` #### 步骤 5:连接 Milvus 使用以下 URI 连接客户端: ``` http://localhost:19530 ``` (可通过 Python/Java/Go 等客户端 SDK 访问)[^2][^3] --- ### GPU 版本安装说明 如需 GPU 支持(适用于大规模向量计算): 1. 修改 `docker-compose.yml`: ```yaml milvus-standalone: environment: - "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0" # 启用 GPU deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 ``` 2. 重新启动: ```bash docker-compose down && docker-compose up -d ``` > 注意:需提前安装 [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)[^1] --- ### 验证安装 使用 Python 测试连接: ```python from pymilvus import connections connections.connect("default", host="localhost", port="19530") print(connections.get_connection_addr('default')) # 应输出 http://localhost:19530 ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值