milvus向量数据库客户端安装，attu客户端安装

最新推荐文章于 2025-05-26 23:13:40 发布
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分类专栏： machine learning 文章标签： milvus
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33919114/article/details/147071763
【项目实战】两种操作 Milvus 客户端的方式：官方客户端工具（SDK）+ 第三方可视化工具（以 Attu 为例）
本本本添哥
07-08 69
除了 Attu，还有一些其他第三方工具（如 Milvus Manager），但 Attu 与 Milvus 兼容性最好，建议优先使用。根据你的需求选择合适的方式即可～Milvus 官方提供的多语言 SDK 是最常用的操作方式，适合通过代码实现自动化的数据管理和业务集成。Attu 是 Milvus 官方推荐的可视化工具，适合非开发人员快速查看和管理数据，操作更直观。
Milvus+ATTU环境搭建
m0_37634594的博客
03-27 2419
下载安装单机版milvus向量数据库 https://milvus.io/docs/install_standalone-docker.md。
Windows安装Milvus
青山的博客
01-29 1706
主要介绍向量数据库在windows系统下docker容器安装步骤，以及可视化客户端attu安装的方法。
Attu下载 Mac版与Win版
qq_40233706的博客
05-23 683
其中遇到了安装不成功，文件损坏等问题。打开terminal执行以下命令。
Milvus向量数据库入门指南
qq_25893567的博客
11-26 1525
Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用和向量相似度搜索而设计，以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制，它支持多种索引类型，包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这些索引类型适用于不同的应用场景，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。Milvus还提供了灵活的API接口，方便开发者集成和使用。
安装客户端pymilvus
shulu的专栏
04-02 1248
PyMilvus 是 Milvus 的 Python SDK。
Milvus向量数据库可视化客户端Attu
lonelymanontheway的博客
02-23 4506
概述：特性、下载、界面简介、创建数据库、创建集合、向量维度、一致性、向量检索、Segment、集合属性、用户与角色、系统视图； 进阶：高可用、监控告警；
Milvus可视化客户端Attu安装与使用指南
最新发布
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
05-26 1471
在向量数据库运维管理中，开发者往往面临着复杂的命令行操作和繁琐的API调用挑战。作为Milvus向量数据库的官方图形化管理工具，Attu为这一痛点提供了优雅的解决方案。 本文深入解析Attu的核心架构和实用功能，重点介绍其在数据库管理、向量检索和权限控制三大核心模块中的技术特性。通过详细的功能分析，读者将了解Attu如何通过直观的可视化界面简化复杂的数据库运维流程，特别是其独特的混合查询机制如何实现向量相似性搜索与传统标量字段过滤的无缝结合。
milvus和attu客户端的安装
sslfk的博客
11-19 707
milvus的安装（待验证）：attu客户端的安装：attu的容器启动：
【亲测免费】 chroma-go：简易的向量数据库客户端
gitblog_00812的博客
04-02 868
chroma-go：简易的向量数据库客户端 项目介绍 chroma-go 是一个用 Go 语言编写的简单 Chroma 向量数据库客户端。Chroma 是一种高性能的向量数据库，用于存储和检索嵌入向量。chroma-go 为 Go 开发者提供了一种方便的方式来与 Chroma 数据库进行交互，支持创建租户、数据库、集合，以及添加、查询、修改和删除文档等操作。 项目技术分析 chroma-go 采用...
Milvus可视化工具Attu的Windows安装包
04-18
Milvus可视化工具Attu的Windows安装包
Milvus安装工具包
06-12
Milvus安装工具包
attu windows 安装包
11-21
attu windows 安装包
milvus用户图形界面attu
03-04
在当今快速发展的数据处理和...Milvus用户图形界面Attu的推出，不仅标志着Milvus在用户友好性方面的重大进步，也为用户提供了更加直观和便捷的数据管理工具，进而推动了向量数据库技术在各个行业中的深入应用和发展。
Milvus向量数据库安装与使用
heyiqiunet的博客
09-19 771
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
大模型必备向量数据库-Milvus的安装过程
xian0710830114的专栏
02-24 4635
Milvus是一个开源的向量相似度搜索引擎，专注于大规模向量数据的快速相似度搜索。本文将介绍Milvus的安装，跟着走，肯定能装上(#^.^#)
deepseek安装及milvus向量数据库
Java资料站
05-06 1066
是一个 Python 库，可导入到您的应用程序中。作为 Milvus 的轻量级版本，它非常适合在 Jupyter 笔记本或资源有限的智能设备上运行快速原型。Milvus Lite 支持与 Milvus 其他部署相同的 API。与 Milvus Lite 交互的客户端代码也能与其他部署模式下的 Milvus 实例协同工作。要将 Milvus Lite 集成到应用程序中，请运行进行安装，并使用语句实例化一个带有本地文件的向量数据库，以持久化所有数据。更多详情，请参阅运行 Milvus Lite。
【免费下载】 Attu：Milvus 的图形化管理工具
gitblog_09295的博客
09-13 1499
Attu：Milvus 的图形化管理工具 项目基础介绍和主要编程语言 Attu 是一个为 Milvus 设计的图形化管理工具，旨在帮助用户更高效地管理和操作 Milvus 数据库。该项目的主要编程语言是 TypeScript，这使得 Attu 能够提供一个直观且用户友好的界面，方便用户进行各种数据库操作。 项目核心功能 Attu 提供了以下核心功能： 数据库、集合和分区管理：用户可以高效地组织和...
deepin部署向量数据库 Milvus + Attu
04-29
### 安装和配置 Milvus 和 Attu 的指南 #### 1. 准备工作 在 Deepin 系统中安装和配置 Milvus 及其管理工具 Attu，需要先确保系统的环境满足最低需求。Deepin 是基于 Debian 的发行版，因此可以使用 `apt` 包管理器来处理依赖项。 - **硬件要求**: 至少 8GB RAM 和 50GB 存储空间[^2]。 - **操作系统版本**: 推荐使用最新稳定版的 Deepin 或测试版 (如 deepin 23 beta)[^1]。 --- #### 2. 安装 Docker 和 Docker Compose Milvus 建议通过 Docker 来部署，因为这能简化安装过程并提供更好的兼容性。 ```bash # 更新系统包列表 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装必要的依赖 sudo apt install curl gnupg lsb-release -y # 添加官方 GPG 密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/debian/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg # 设置稳定的 Docker APT 源 echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/debian \ $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null # 安装 Docker CE sudo apt update sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y # 将当前用户加入到docker组以便无需sudo运行Docker命令 sudo usermod -aG docker $USER # 测试Docker是否正常启动 docker run hello-world # 安装 Docker Compose sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.17.2/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` 以上脚本会完成 Docker 和 Docker Compose 的安装，并验证它们的功能[^1]。 --- #### 3. 下载并启动 Milvus Zilliz 提供了一个简单的 Docker Compose 文件用于快速部署 Milvus 社区版。 ```bash # 创建目录存储 Milvus 数据 mkdir ~/milvus_docker cd ~/milvus_docker # 获取最新的 Docker Compose 文件 wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/main/docker-compose.yml # 使用 Docker Compose 启动 Milvus docker-compose up -d ``` 此时，Milvus 应该已经成功启动，默认监听地址为 `localhost:19530`[^4]。 --- #### 4. 安装 Attu CLI 工具 Attu 是 Zilliz 开发的一款轻量级命令行客户端，支持与 Milvus 进行交互。 ```bash # 安装 Node.js 和 npm（如果尚未安装） sudo apt install nodejs npm -y # 全局安装 attu cli npm install -g @zilliz/attu # 初始化 Attu 并连接本地 Milvus 实例 attu init --host localhost --port 19530 ``` 初始化完成后，可以通过以下命令查看集群状态： ```bash attu status ``` --- #### 5. 验证安装 为了确认 Milvus 是否正常运行，可以尝试创建一个集合并向其中插入数据。 ```bash # 列出所有集合 attu list collections # 如果为空，则创建一个新的集合 attu create collection my_collection --dimension=128 --metric-type=L2 # 插入随机向量数据 attu insert random --collection=my_collection --count=1000 --dim=128 # 查询最近邻 attu search vector --collection=my_collection --vector "[1.0, 2.0, ..., 128.0]" --topk=10 ``` 上述命令展示了如何利用 Attu 对 Milvus 执行基本操作[^3]。 --- #### 6. XRDP 远程访问 (可选) 如果希望从其他设备远程管理和监控 Milvus，可以参考 XRDP 的安装方法，在 Deepin 上启用远程桌面功能[^3]。 ```bash sudo apt install xrdp -y sudo systemctl enable xrdp sudo systemctl start xrdp ``` 随后可以从 Windows 或 macOS 设备上使用 RDP 客户端连接至 Deepin 主机。 --- ### 注意事项 - 如果遇到权限问题，请确保以管理员身份 (`sudo`) 执行敏感命令。 - 在生产环境中建议使用独立的 GPU 资源加速 Milvus 性能[^4]。 ---
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