Milvus部署在T4 GPU上,Dify检索性能可以提升多少？_milvus部署在gpu服务器上加速-优快云博客

通常情况下，Dify检索知识库在秒级别，通常需要1-2秒，而部署在T4 GPU上则可以达到毫秒级别，通常在几十毫秒。

部署配置说明一下，这很关键，直接关系到是否可以正常访问milvus。

在.env环境变量中，使用默认的配置，一直连接失败，如：MILVUS_URI=http://host.docker.internal:19530

应该修改为宿主服务的IP，比如：MILVUS_URI=http://172.18.0.8:19530

另外，默认的验证false始终无效，还是要验证MILVUS_USER和MILVUS_PASSWORD，我们设置为默认的值，如：root和Milvus。

docker-compose.yaml配置中，使用的是milvusdb/milvus:v2.5.0-beta-gpu。

milvus-standalone:
    container_name: milvus-standalone
    image: milvusdb/milvus:v2.5.0-beta-gpu
    profiles:
      - milvus
    command: [ 'milvus', 'run', 'standalone' ]
    environment:
      ETCD_ENDPOINTS: ${ETCD_ENDPOINTS:-etcd:2379}
      MINIO_ADDRESS: ${MINIO_ADDRESS:-minio:9000}
      gpu.enalbe: "true"
      gpu.device_ids: "0"
      gpu.bulid_index_resouces: "16GB"
      gpu.search_resources: "16GB"
      NVIDIA_VISIBLE_DEVICES: 0
    volumes:
      - ./volumes/milvus/milvus:/var/lib/milvus
    healthcheck:
      test: [ 'CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:9091/healthz' ]
      interval: 30s
      start_period: 90s
      timeout: 20s
      retries: 3
    depends_on:
      - etcd
      - minio
    ports:
      - 19530:19530
      - 9091:9091
    runtime: nvidia
    networks:
      - milvus

使用DeepSeek-R1.pdf作为知识库文件进行验证。