手把手教你在ARM64架构下编译和部署Milvus：从环境搭建到Docker镜像制作全攻略

最新推荐文章于 2025-04-29 11:37:27 发布
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分类专栏： 字节与烟火 文章标签： milvus docker ARM64架构 向量数据库 编译环境 开源工具 源码
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一、前言

Milvus是一款开源的向量搜索引擎，专为AI应用和分析设计。其卓越的性能和独特的特性，在各类AI使用场景中得到广泛应用。然而，对于arm64架构环境下的编译过程可能具有挑战性。arm64架构在硬件层面与普通的x86架构有着显著的差别，常用的编译工具和方法可能不适用于该架构。此外，由于硬件资源的限制，选择适当的编译策略也十分重要。因此，在进行Milvus的编译工作之前，我们需要仔细准备环境，包括配置运行环境、选择适当的编译工具和方法，并制作适用于arm64架构的Docker镜像。

二、构建编译环境

  • 主机环境：鲲鹏920
  • 操作系统：银河麒麟V10

推荐编译milvus2.2.12以上的版本（预发版及稳定版）以上的版本开始用Conan来管理依赖了， Conan是一个开源的、分布式的、跨平台的包管理器。推荐直接购买一台华为云的香港云服务器，这样访问github就不会有阻碍了。

2.1 构建编译环境步骤

# 1. 首先，从DockerHub上拉取arm64v8/ubuntu:20.04镜像（可选步
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源码编译部署篇（二）源码编译milvus成功后如何启动standalone并调试成功！
qq_43893755的博客
01-07 2722
由于Milvus官方文档只提及如何使用docker安装部署Milvus，关于源码安装方式篇幅较少，因此，我整理撰写了如何通过源码编译方式成功安装Milvus，详见此篇。之所以选择这种复杂的安装方式，可以调试源码进而熟悉Milvus如何搭建整个框架支持AI上层应用功能。根据上篇步骤部署虽然可以成功，然而，我却不能成功启动Milvus服务，这个问题困扰了一两天，现在终于得以解决并能成功调试Milvus源码。接下来，分为三个部分介绍如何启动和成功调试。
Milvus向量数据库安装与使用
heyiqiunet的博客
09-19 709
Milvus 是目前发展最成熟的开源向量数据库项目 ，用于高效的相似性搜索和数据分析
国产操作系统银河麒麟V10（ARM64 / AArch64）使用docker安装milvus数据库
小轩的名古屋
12-29 5160
最近需要用aarch64系统安装milvus，踩了很多坑，记录分享一下学习经验。如果要使用源码编译安装，要解决很多依赖以及版本问题，很复杂，经常编译报错，采用docker安装简单快捷。
一步到位，详解 Milvus 2.3
ZILLIZ
08-29 314
当然，为了大家更快、更直观、更细致地 get 此次 2.3 版本的精彩之处，我们将于本周四晚开启「Deep Dive Milvus 2.3 版本解读」直播活动，本次直播邀请到 Zilliz 首席工程师焦恩伟、Zilliz 高级软件工程师王婷，他们将分别为大家分享 Milvus 2.3 全景概览及多副本流量负载均衡测试分析，希望带领大家快速而又全面地了解 Milvus 2.3。此次版本更新内容丰富、亮点多多，希望为各位开发者解决现存问题，并在丰富使用场景的基础上，最大限度提升使用体验。
【Milvus】安装 Milvus：Docker、Docker Compose、Kubernetes
彬彬侠的博客
04-23 1721
Milvus 提供了多种部署方式，包括 Docker（单机部署）、Docker Compose（单机多容器部署）以及 Kubernetes（分布式集群部署）。Docker 部署是安装 Milvus 最简单的方式，适合快速测试或开发环境。Docker Compose 部署将 Milvus 的组件（协调服务、查询节点、数据节点等）拆分为多个容器，模拟分布式架构，适合需要更高性能的单机环境或开发测试。Kubernetes 部署适合生产环境或需要高可用性和可扩展性的场景。Milvus 提供 Helm Chart 来
Milvus支持哪些操作系统和硬件平台？
2401_85762266的博客
06-19 1616
Milvus是一个高性能的向量数据库，专为处理机器学习和人工智能中的向量搜索任务而设计。它以其出色的搜索性能和灵活的扩展能力，成为许多企业和研究团队的首选。本文将详细介绍Milvus支持的操作系统和硬件平台，帮助用户了解其兼容性和部署选项。
源码编译部署篇（一）成功安装Milvus!零基础Ubuntu部署安装Milvus教程
qq_43893755的博客
01-02 4908
网上可参考的Milvus源码安装教程资料太少，且不全，会缺少很多依赖安装，导致最后编译安装会遇到很多问题，在此，整理自己源码编译安装的全过程，方便日后查看。
安装Milvus向量数据库
满天点点星辰的博客
11-01 8707
Milvus向量数据库的安装，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。
milvus源码编译
shulu的专栏
11-10 444
BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms 基础线性代数程序集）是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库（如矢量或矩阵乘法），OpenBLAS是BLAS标准的一种具体实现。脚本会使用wget去国外站点下载一些软件包,由于国外访问比较慢,解决这个问题,可以配置代理。执行install_deps.sh脚本，执行之前也去掉sudo。由于是用root用户执行，无需sudo，去掉脚本里的sudo。前面的准备工作都已经完成，现在开始进行源码编译。
Milvus 编译环境演进
ZILLIZ
11-17 859
本文主要介绍了向量数据库 Milvus 的编译环境演进过程。
milvus编译与使用
最新发布
a264672的博客
04-29 442
milvus编译
【向量数据库 pymilvus】Milvus Standalone（单机模式）如何安装
赖德发的博客
01-09 2317
通过以上步骤，你可以在龙晰操作系统（CentOS 8）上成功安装和运行 Milvus Standalone（单机模式）。如果需要进一步优化性能，可以参考 Milvus 的官方文档或社区资源。在龙晰操作系统（CentOS 8）上安装 Milvus Standalone（单机模式）而不使用 Docker，可以按照以下步骤进行。确保 Milvus 的数据存储路径位于 SSD 磁盘上，以提升 I/O 性能。参数，确保缓存足够容纳全部数据。Milvus 的配置文件位于。根据系统内存大小，适当增加。
从零开始构建向量数据库：Milvus 的源码编译安装（二）
折腾技术
07-15 1289
书接上回，继续聊聊向量数据库领域绕不开的产品，Milvus 在 macOS 环境下的编译。
第2篇：Milvus安装与配置指南
Gemini的博客
06-10 4400
通过本指南，我们详细介绍了Milvus的安装与配置过程。从环境准备到安装步骤，再到配置文件的解析，我们逐步拆解了每个环节中的关键要点和容易出错的地方，并提供了相应的解决措施。希望这篇文章能帮助你顺利安装和配置Milvus，让你在大数据和AI的海洋中如鱼得水。如果你在安装过程中遇到任何问题，欢迎留言讨论，一起探索Milvus的无限可能！
Milvus 2.0 正式 GA
ZILLIZ
01-26 734
✏️编者按：在历经六个月、9 个 RC 版本的迭代与全球 1000 家用户的实战验证后，我们隆重宣布 Milvus 2.0 GA 版本正式发布。Milvus 研发总监栾小凡撰文，解析正式...
【向量数据库 Milvus】linux 源码安装 Milvus 2.5.3
赖德发的博客
01-14 1733
在 Linux 系统（如）上通过源码安装 Milvus 2.5.3 的步骤如下。该指南适用于 x86_64 架构的系统。
Milvus 新版本来啦！首席工程师带你划重点：安全、稳定、升级友好
ZILLIZ
02-14 607
Milvus 又又又又出新版本了！Milvus 2.2.3 版本是 2.2 系列的小版本升级，尽管是小版本的更新，但是依然干货满满：首先是带来了社区中呼声很高的 coordinator 节点的高可用能力；其次还新增了不停机滚动升级的功能；此外，在稳定性、性能方面都有着持续的提升。接下来，就让我们一起来看一下具体变化：不兼容变更为了提升系统稳定性，collection 支持的最大字段个数从 256 ...
吐血整理：在 Docker 中运行 Milvus；打造你的向量数据库。
童龙辉的博客
02-24 2031
ld.so: object '/milvus/lib/' from LD_PRELOAD cannot这个错误通常与库预加载配置有关，LD_PRELOAD环境变量指定的库文件无法被正确读取。可能是路径指定不正确，或者是该路径下没有实际存在的库文件。你可以检查是否该路径下有有效的.so文件，并确保路径配置正确。tini：这是容器启动过程中调用tini的输出，tini是一个用于处理进程管理的工具，通常用于确保容器中运行的程序是由一个有效的初始化进程管理的。这个输出本身并不是错误，它只是提供了tini的帮助信息。
向量数据库入坑：入门向量数据库 Milvus 的 Docker 工具镜像
折腾技术
09-17 1800
在之前的文章中，我们聊过了一些和 Faiss 相关的事情，包括如何将数据转换为向量、如何挑选索引类型、如何简单加速向量检索性能、以及如何实现简单的语义搜索功能。也曾提到会聊聊更多实际场景中向量数据库的用法，揭开所谓大厂里的核心服务的神秘面纱，比如：实现简单的搜索引擎、推荐系统、风控系统等等。 为了大家都能简单的上手，我做了一个 210MB 的 Docker 镜像，本篇文章就来讲讲这个镜像如何使用，以及我是如何制作这个镜像的。
enumc++
03-19
### C++ 中枚举类型的用法 #### 枚举类 (enum class) 的定义 在现代 C++ 中，`enum class` 是一种强类型的安全方式来定义一组命名常量。它提供了更好的作用域控制以及避免了传统 `enum` 可能带来的名称冲突问题。 以下是标准库中的一些典型例子： - **错误码映射**: `<system_error>` 提供了一个名为 `errc` 的枚举类用于表示系统特定的错误码[^1]。 - **指针安全性指示器**: `<memory>` 定义了 `pointer_safety` 枚举类，其成员包括 `relaxed`, `preferred`, 和 `strict`，分别代表不同的内存管理策略。 - **输入/输出流错误处理**: `<iosfwd>` 使用 `io_errc` 来标记可能发生的 I/O 流错误，其中 `stream` 成员对应于流操作中的异常情况。 - **异步通信错误处理**: `<future>` 利用了 `future_errc` 枚举类来描述未来对象可能出现的各种错误状态，比如 `broken_promise`, `future_already_retrieved`, 或者 `promise_already_satisfied` 等。 这些示例展示了如何通过 `enum class` 将逻辑上相关的值分组在一起，并赋予它们清晰的意义。 #### 自定义枚举类的例子 下面是一个简单的自定义 `enum class` 示例及其应用方法: ```cpp #include <iostream> #include <string> // 定义一个颜色枚举类 enum class Color { RED, GREEN, BLUE }; std::string getColorName(Color c) { switch(c){ case Color::RED: return "Red"; case Color::GREEN: return "Green"; case Color::BLUE: return "Blue"; default: return "Unknown"; } } int main() { Color myColor = Color::GREEN; std::cout << "The color is: " << getColorName(myColor) << std::endl; return 0; } ``` 此代码片段演示了如何创建并使用一个基本的颜色枚举类。注意，在访问 `myColor` 值时必须显式指定它的类型为 `Color`，这增强了编译期检查的能力，减少了潜在的编程错误风险。 #### 关于传统的 `enum` vs. `enum class` 尽管两者都可以用来声明一系列整型常数集合，但是相比起旧式的 `enum`，`enum class` 更加安全可靠。这是因为后者强制要求使用者明确指出所属类别，从而有效防止全局名字空间污染以及意外赋值等问题的发生[^2]。 ---
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