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总结来说，wait_for_milvus_running函数通过不断检查Docker容器的状态，等待名为milvus-standalone的容器启动并达到健康状态。这段代码定义了一个名为wait_for_milvus_running的函数，它的目的是等待一个名为milvus-standalone的Docker容器启动并达到健康状态。grep milvus-standalone：从上一个命令的输出中筛选出包含milvus-standalone的行，这通常是容器的名称。的容器启动并达到健康状态。

代码】milvus单机版和集群版配置文件修改milvus配置。

https://github.com/milvus-io/milvus/tree/master/deployments/export-loghttps://gitee.com/AI-Mart/milvus/tree/master/deployments/export-logwindows上传到linux格式报错解决方案

https://milvus.io/cn/docs/v2.0.x/architecture_overview.mdMilvus 采用共享存储架构，存储计算完全分离，计算节点支持横向扩展。从架构上来看，Milvus 遵循数据流和控制流分离，整体分为了 四个层次，分别为接入层（access layer）、协调服务（coordinator service）、执行节点（worker node）和存储层（storage）。各个层次相互独立，独立扩展和容灾。1、接入层由一组无状态 proxy 组成，是整个系统的门面，对

报错PipelineClient::predict pack_data time:1653468750.4422822PipelineClient::predict before time:1653468750.4431794Traceback (most recent call last): File "init_milvus.py", line 77, in <module> milvus_init.milvus_insert_init(milvus_init.id2cor

问题、python包的底层依赖安装包冲突[2022-05-10 12:06:31] The conflict is caused by:[2022-05-10 12:06:31] paddle-serving-server-gpu 0.8.3.post101 depends on grpcio<=1.33.2[2022-05-10 12:06:31] paddle-serving-client 0.8.3 depends on grpcio<=1.33.2[2022-05

参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48190891/article/details/123795134?spm=1001.2014.3001.5501

参考文档开发案例：https://gitee.com/AI-Mart/pymilvus/blob/master/examples/hello_milvus.pyhttps://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/master/examples/hello_milvus.py参考指南：https://milvus.io/docs/v2.0.x/manage_connection.mdpython开发api文档：https://milvus.io/api-refe

距离计算公式Milvus 基于不同的距离计算方式比较向量间的距离。根据插入数据的形式，选择合适的距离计算方式能极大地提高数据分类和聚类性能。浮点型向量主要使用以下距离计算公式：欧氏距离 (L2)：主要运用于计算机视觉领域。内积 (IP): 主要运用于自然语言处理（NLP）领域。二值型向量主要使用以下距离计算公式：汉明距离 (Hamming)：主要运用于自然语言处理（NLP）领域。杰卡德距离 (Jaccard)：主要运用于化学分子式检索领域。谷本距离 (Tanimoto)：主要运用于化学分子式

知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/364923722优快云:https://blog.youkuaiyun.com/haima1998/article/details/119781638?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%90%91%E9%87%8F%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%AF%B9%E6%AF%94&utm_medium=d

报错[2022-04-25 23:07:20,681][ERROR][SERVER][TakeToExecute][reqsched_thread] Request failed with code: Error code(30100): Collection xxx does not exist. Use milvus.has_collection to verify whether the collection exists. You also can check whether the collec

一、安装准备1添加阿里云的安装源curl -o /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repocurl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.reposed -i -e '/mirrors.cloud.aliyuncs.com/d' -e '/mirrors.aliyuncs.com/d' /

关键参考文档部分文档教程开发手册：https://milvus.io/cn/docs博客案例实战：https://milvus.io/cn/blog查询时间一、我们计算得出合适的索引参数是 nlist=1024，m=8。根据 Milvus 官方提供的公式：单个数据段计算量可估算为：目标向量数量 × (nlist+ （段内向量数 ÷nlist）× nprobe)数据段的数量可估算为：集合数据总量 ÷ index_file_size对集合查询所需的计算总量则为：单个数据段计算量 × 数据段数量

官网：https://milvus.io/安装文档：https://milvus.io/cn/docs/v1.1.1/milvus_docker-cpu.md可视化：https://zilliz.com/products/emCURD API文档来表示 增加:Create 修改:Update 查找:Read 删除:Delete 外代码文档api:https://milvus.io/cn/api-reference/pymilvus/v1.1.2/api.html函数说明：https://milvu

配置超时设置，时间尽可能大点ernie指的是节点名称

报错一[Hint: ‘cudaErrorInitializationError’. The API call failed because the CUDA driver and runtime could not be initialized. ] (at /paddle/paddle/fluid/platform/gpu_info.cc:355)注意以下几个包的引入是在函数里面，不是函数外面，这样才能每次应用GPU后自动释放GPUimport paddlenlp as ppnlpfrom pad

官网：https://milvus.io/安装文档：https://milvus.io/cn/docs/v1.1.1/milvus_docker-cpu.md可视化：https://zilliz.com/products/em步骤一docker pull milvusdb/milvus-em:v0.4.2步骤二docker run -d -p 3000:80 milvusdb/milvus-em:v0.4.2步骤三 访问http://localhost:3000/步骤四 根据容器端口

milvus的IP和port对应上

milvus v1.1.1安装步骤https://milvus.io/cn/docs/v1.1.1/milvus_docker-gpu.mdsudo docker pull milvusdb/milvus:1.1.1-gpu-d061621-330cc6mkdir -p /home/$USER/milvus/confcd /home/$USER/milvus/confwget http://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v1.1.1/co

基于 Milvus 召回服务教程概述互联网和移动技术的快速发展，一方面让更多的个人随时随地可以接入互联网获取信息，另一方面也让个人和网站更加快捷的提供UGC（User Generated Content，用户原创内容）和PGC（Professional Generated Content，专业生产内容）的内容、商品。因此，导致了网络中出现了大量的用户和海量的内容数据。这种从信息匮乏到信息爆炸的变化，使得人找信息和信息找人，都变得越来越困难。在这样的大环境下，搜索推荐系统及相关技术近几年迎来了高速发展

https://milvus.io/cn/docs/v1.1.0/mishards.mdhttps://cloud.tencent.com/developer/article/1607480https://aistudio.baidu.com/bdcpu2/user/271421/2031362/notebooks/2031362.ipynb相似度对比的模型的输出一般是一组向量的，然后拿这个向量去对需要比对的向量去做余弦相似度或者欧式距离。从PaddleHub中拿到这个向量，然后放入向量搜索引擎，让搜