安装向量数据库milvus可视化工具attu

MonkeyKing.sun

已于 2024-02-20 13:17:01 修改

阅读量1.9k

点赞数 11

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： milvus

于 2024-01-22 21:26:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunyuhua_keyboard/article/details/135758657

使用docker安装的命令和简单就一个命令：

docker run -d --restart=always -p 8000:3000 -e MILVUS_URL={
   
   milvus server IP}:19530 zilliz/attu:v2.3.5

sunyuhua@sunyuhua-HKF-WXX:~/dockercom/milvus$ docker run -p 8000:3000  -e MILVUS_URL

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

MonkeyKing.sun

关注关注

11
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

基于milvus安装--可视化工具 attu

冰恋云的专栏

04-03

853

Attu是Milvus的可视化工具，用于方便地管理和查询向量数据。

Milvus实践(4) ---- attu2.4x及以下版本可视化工具搭建(不stop milvus服务)

talentyiyy的专栏

08-22

1341

但是当数据量到大一定程度，可视化的统计工具就会有些帮助了。今天主要是从下载，安装，使用及注意点来详细阐述下Milvus 可视化工具 attu 的使用。网上有有些解决方案，但是其实都不是很完美，因为你总要付出一些额外的‘代价’，无论是时间，还是维护数据本身。本质上其实他不只是一种 UI 配置问题，其中也蕴含了软件的设计模式思想，以及对docker 网络模型的认知和理解。我一步一步用图解，根因分析，解决办法，带你透彻分析解决，用最小的代码换取最好的配置效果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

docker安装向量数据库milvus可视化工具attu

weixin_44424340的博客

04-07

1237

【代码】【无标题】

【向量数据库】向量数据库Milvus及可视化界面attu的安装、启动

weixin_62645763的博客

11-05

7527

记录总结一下自己安装配置启动milvus及其可视化界面attu的过程，我觉得还是比较简单清晰的

Milvus【工具 01】milvus_cli和可视化工具attu安装使用

Java与大数据相关实践内容分享！

06-23

538

milvus_cli和可视化工具attu安装使用

安装Milvus的可视化工具Attu教程

Sonsay的专栏

04-18

8275

至此安装完成！浏览器输入地址 http:127.0.0.1:8000即可访问。

Milvus向量数据库可视化客户端Attu

lonelymanontheway的博客

02-23

4294

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可视化工具Attu的Windows安装包

04-18

"Milvus可视化工具Attu的Windows安装包"即是指适用于Windows系统的Attu安装程序，文件名为 "attu-Setup-2.3.10.exe"，这个版本号表示这是Attu的2.3.10版。该安装包包含了所有必要的组件和依赖，确保用户在Windows...

【AI大模型】基于docker部署向量数据库Milvus和可视化工具Attu详解步骤

大数据小禅的博客

09-01

2352

概念Milvus 是一个开源的向量数据库，专门用于管理、搜索和分析大规模向量数据。适合处理像图像、文本、音频和视频等非结构化数据这些数据通过机器学习或深度学习模型转换为高维向量。用处向量检索结构化和非结构化数据管理大模型知识库RAG概念“Attu” 是一种用于管理和可视化 Milvus 向量数据库的开源用户界面工具。提供了一种直观的方式来与 Milvus 进行交互，使用户可以更方便地管理和操作存储在 Milvus 中的数据。

Windows安装部署向量数据库所需软件包（Milvus）

03-16

3. 接下来，运行`attu-Setup-2.3.8.exe`安装Attu GUI工具，这将帮助用户更直观地与Milvus交互。 4. 使用文本编辑器打开`milvus-standalone-docker-compose.yml`文件，根据实际情况调整配置（如端口映射、存储路径等...

docker安装向量数据库Milvus及可视化工具 Attu

唯有热爱可抵万难

03-20

1128

1.在服务器找一个空间大的位置创建一个专属目录，比如 /home/dk/milvus_data。执行完成后，会提示一个 http://xx.xx.xx.xx:3000的地址。下载这个单机版本的，具体版本自己选择，除了2.5.7还有2.5.6等等。浏览器访问该地址，将0.0.0.0换成安装部署机器的可以连通的IP地址。2.执行拉取和安装启动milvus命令，注意yml文件名称要对应。3.服务器磁盘空间正常，docker磁盘占用过大，请参考。2.服务器网络正常，可以连接到容器下载地址。1.安装了docker。

Milvus可视化工具Attu全面解析：功能特性与使用指南

gitblog_00246的博客

06-26

765

Milvus可视化工具Attu全面解析：功能特性与使用指南什么是Attu Attu是一款专为Milvus向量数据库设计的开源可视化管理系统。作为Milvus生态中的重要组件，Attu通过直观的图形用户界面(GUI)大大简化了数据库管理工作，让用户无需编写复杂代码即可完成各种操作。 Attu的核心功能特性 1. 集群状态可视化监控 Attu提供了直观的仪表盘，让管理员可以一目了然地查看Milvus...

attu windows 安装包

11-21

attu windows 安装包

杂记 | 在Linux上使用Docker-compose安装单机版Milvus向量数据库并配置访问控制和可视化面板（Attu）

野生猿林仔的博客

01-18

5392

Milvus是一款开源的向量数据库，它专为AI应用设计，用于管理和检索海量的特征向量。高效的向量检索性能：Milvus采用了多种先进的索引算法，如IVF, HNSW, ANNOY等，能够在大规模数据集上实现高效的近似最近邻搜索。易于扩展和维护：Milvus支持水平和垂直扩展，能够适应不断增长的数据规模和查询需求。它的分布式架构使得数据存储和计算能力可以灵活扩展。多种数据持久化选项：Milvus支持SSD, HDD等多种存储介质，并且可以与多种持久化存储解决方案集成，如MinIO, S3等。

Windows安装milvus和图形化管理工具attu

刘朋

03-11

3552

milvus官方网站并没有针对windows系统的安装有系统性的安装讲解，因此走了很多的弯路，为让兄弟们一路畅通，把安装过程做了如下记录。另外有几点提醒：1、（网上大多说不支持，只有个别牛人说支持，但是我历尽千辛万苦，尝试了很多方法，依然无效。所以，权当不支持吧，有不怕苦的兄弟，也可以自己试试）2、（原本我想要原生安装的，但也是无果，默哀10分钟）

Attu 安装使用

tankpanv的博客

02-06

3561

docker run -itd --restart=always -p 13000:3000 -e HOST_URL=http://localhost:13000 -e MILVUS_URL=127.0.0.1:19530 zilliz/attu:latest 在浏览器上输入HOST_URL，输入真实的mulvus 链接参考：安装 Attu · Open Source Vector Database built for scalable similarity searchLearn h..

安装Milvus向量数据库

满天点点星辰的博客

11-01

9002

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。

Attu-Milvus向量数据库可视化工具

热门推荐

withme977的博客

04-02

1万+

Milvus是一款开源的向量数据库，它专为AI应用设计，用于管理和检索海量的特征向量。Milvus的优势主要包括：高效的向量检索性能：Milvus采用了多种先进的索引算法，如IVF, HNSW, ANNOY等，能够在大规模数据集上实现高效的近似最近邻搜索。易于扩展和维护：Milvus支持水平和垂直扩展，能够适应不断增长的数据规模和查询需求。它的分布式架构使得数据存储和计算能力可以灵活扩展。

attu建立milvus向量数据库

03-01

### 使用 Attu 创建和配置 Milvus 向量数据库 #### 安装 Docker 和 Docker Compose 为了使用 Attu 来管理 Milvus 数据库，首先需要确保已经安装了 Docker 和 Docker Compose。这一步骤假设读者已经在本地环境中完成了这两个软件的安装。 #### 配置存储目录在启动 Milvus 前，需为持久化数据准备相应的文件夹： ```bash mkdir -p /data/milvus/db mkdir -p /data/milvus/conf mkdir -p /data/milvus/etcd ``` 这些命令会创建三个必要的子目录用于保存数据库、配置以及分布式协调服务 Etcd 的相关资料[^3]。 #### 启动 Milvus 实例利用 `docker-compose` 文件定义的服务来部署单节点版 Milvus: ```yaml version: '3' services: standalone: image: milvusdb/milvus:v2.0-cpu-d061721-5e559c container_name: milvus_standalone environment: - MILVUS_LOG_LEVEL=debug ports: - "19530:19530" - "8080:8080" volumes: - /data/milvus/db:/var/lib/milvus/db - /data/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf - /data/milvus/etcd:/var/lib/milvus/etcd ``` 上述 YAML 片段展示了如何设置环境变量、端口映射及卷挂载以实现对 Milvus 的定制化配置。 #### 访问 Attu 可视化界面一旦 Milvus 成功启动，在浏览器地址栏输入 http://localhost:8080 即可访问到 Attu 用户界面。首次登录时可能需要等待几秒钟让前端应用加载完毕[^1]。 #### 创建 Collection 并上传向量数据进入 Attu 主页后，点击左侧菜单中的 “Collections”，接着按提示新建一个 collection。此时可以选择指定该集合所使用的索引类型（例如 IVF 或 HNSW），这对于后续执行高效的相似度查询至关重要[^2]。完成 collection 设置之后，可以通过 CSV 文件批量导入方式或是 API 接口逐条插入的方式往其中加入实际的向量实例。每一条记录都由若干个 field 组成，其中包括至少一个 vector 类型字段和其他辅助信息字段。 #### 构建索引优化性能当有足够的向量被录入 system 中以后，建议针对目标 collection 执行 build index 操作。这一过程能够显著提升日后检索效率，具体方法是在相应页面找到选项并按照指引完成即可。 #### 测试搜索功能最后，尝试发起一次简单的向量相似度查找请求验证整个流程是否正常工作。可以在界面上直接构建查询条件，设定返回结果数量上限等参数来进行测试。