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centos， 安装milvus

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09月19日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 83 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在CentOS上安装Milvus，以下步骤可以指导你完成安装和运行过程。Milvus是一个开源的矢量数据库，通常用于AI/ML模型的向量搜索。

1. 准备系统环境

首先，请确保你的系统是最新的，并安装必要的依赖项：

  1. sudo yum update -y  
  2. sudo yum install -y git wget

2. 安装Docker

Milvus推荐使用Docker来简化安装和部署过程。

  1. 安装 Docker CE：
  1. sudo yum install -y yum-utils  
  2. sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo  
  3. sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
  1. 启动并启用 Docker 服务：
  1. sudo systemctl start docker  
  2. sudo systemctl enable docker
  1. 验证 Docker 安装：
  1. docker --version

你应该会看到类似的输出，表明Docker已成功安装。

3. 安装Docker Compose

Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用的工具。

  1. 下载当前稳定版本的 Docker Compose：
  1. sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/$(sudo curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep -Po '"tag_name": "\K.*?(?=")')/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
  1. 应用可执行权限：
  1. sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  1. 验证 Docker Compose 安装：
  1. docker-compose --version

你应该会看到类似的输出，表明Docker Compose已成功安装。

4. 下载并启动 Milvus

  1. 下载 Milvus GitHub 仓库的 Docker Compose 文件：
  1. git clone https://github.com/milvus-io/milvus.git  
  2. cd milvus/deployments/docker
  1. 启动 Milvus：
  1. sudo docker-compose up -d

5. 验证 Milvus 是否正常运行

  1. 启动 Milvus 需要一些时间。你可以通过运行以下命令查看容器日志，确保 Milvus 已经成功启动：
  1. sudo docker-compose logs -f
  1. 使用以下命令查看运行中的容器：
  1. sudo docker ps

你应该能看到名称为 milvus-standalone 的容器正在运行。

6. 使用 Python 客户端访问 Milvus

  1. 安装 Python 和 PIP（如果尚未安装）：
  1. sudo yum install -y python3
  1. 安装 Milvus Python SDK：
  1. pip3 install pymilvus
  1. 编写和执行测试代码：
  1. from pymilvus import Milvus, DataType, CollectionSchema, FieldSchema, Collection  
  2. # 连接到 Milvus 服务  
  3. milvus = Milvus(host='127.0.0.1', port='19530')  
  4. # 创建字段 schema  
  5. fields = [  
  6.     FieldSchema(name="float_vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)  
  7. ]  
  8. # 创建集合 schema  
  9. schema = CollectionSchema(fields=fields, description="test collection")  
  10. # 创建集合  
  11. collection = Collection(name='test_collection', schema=schema)  
  12. print(f"Collection created: {collection.name}")

将上述代码保存为一个 Python 脚本并执行。如果没有错误，说明你已经成功安装并启动了 Milvus，并且可以通过 Python 客户端与之交互。

完成这些步骤后，你将能够在CentOS上使用Milvus进行数据管理和搜索。

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落叶
09月30日

安装步骤非常详细，对于初学者来说很友好，特别是Docker和Docker Compose的部分。

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缅怀： @落叶

安装Milvus确实是个不错的选择，尤其是对于对向量数据库和大数据处理感兴趣的开发者。对于Docker和Docker Compose的使用，提供了一种简洁和灵活的部署方式。不妨可以考虑示例代码来进一步加深理解，比如可以用以下Docker Compose配置来创建Milvus服务：

version: '3'

services:
  milvus:
    image: milvusdb/milvus:latest
    container_name: milvus
    environment:
      - ENGINE=milvus
    ports:
      - "19530:19530"
    volumes:
      - milvus-data:/milvus/db

volumes:
  milvus-data:

运行这个配置，可以快速启动一个Milvus实例。为了方便初学者，接下来可以参考Milvus官方文档中的部署部分，链接如下：Milvus Deployment。这个文档提供了更多关于配置和优化的细节，有助于进一步掌握Milvus的使用。使用Docker的好处在于可移植性与一致性，方便随时进行环境的搭建和调试。希望这能为后续的学习和使用提供更多支持。

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吹萧公子
10月03日

建议提供Milvus常见问题的解答链接，比如Milvus官方文档。

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细水： @吹萧公子

对于Milvus的安装和使用，确实遇到问题时查看官方文档是个不错的选择，特别是常见问题部分。面对复杂的系统配置，结合官方指南可以更有效地解决出现的问题。

如果想在CentOS上快速启动Milvus，可以参考以下示例步骤：

  1. 添加Milvus的YUM源：

    sudo tee /etc/yum.repos.d/milvus.repo <<EOF
[milvus]
name=Milvus
baseurl=https://milvus.io/repo/yum/
gpgcheck=0
enabled=1
EOF

  2. 安装Milvus：

    sudo yum install milvus -y

  3. 启动Milvus服务：

    sudo systemctl start milvus

有时候在安装或运行时会遇到环境依赖的问题，比如需要安装特定版本的Docker或配置一些系统库。查看Milvus的安装文档可以获得更多详细信息。同时，访问Milvus的GitHub问题页面也能找到其他用户的经验和解决方案。

在使用过程中，多关注社区提供的示例和解决方案，会对理解和使用Milvus大有帮助。

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鬼谷幽道
10月13日

通过Docker安装Milvus确实便捷，但还可以补充些关于硬件资源需求的信息。

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爱华： @鬼谷幽道

对于Docker安装Milvus的观点，确实简化了部署流程。不过，关于硬件资源的需求，可能需要提供更详细的建议，以帮助用户更好地进行规划。

在部署Milvus时，通常建议至少具备以下资源：

  • CPU: 至少4核心
  • 内存: 至少16GB
  • 存储: SSD存储可提高性能，至少100GB的可用空间

此外，了解如何设置Docker容器也是十分重要的。可以使用如下命令来运行Milvus：

docker run -d --name milvus_cpu_2.0.0 \
  -p 19530:19530 \
  -p 19121:19121 \
  milvusdb/milvus:latest

确保为Milvus分配足够的内存和CPU资源，以确保在高负载情况下的性能表现。关于具体的需求和最佳实践，可以参考Milvus的官方文档：Milvus Documentation.

在评估项目需求时，提前测试不同规模数据集的性能也是明智之举，避免后期进行性能优化时遇到问题。

11月12日 回复 举报
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浮世
10月23日

安装成功后，verifying Milvus部分说明简单易懂。使用docker-compose logs -f查看日志的步骤很有帮助。

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纷乱的节奏： @浮世

在安装Milvus的过程中，确实拥抱Docker和Docker Compose能大大简化环境配置和管理。使用 docker-compose logs -f 查看日志的确是一种有效且实时的监控方式。除此之外，可以考虑在 Milvus 的配置文件中添加一些必要的环境变量以优化性能，比如：

environment:
  - MILVUS_DB_TYPE=sqlite
  - MILVUS_LOG_LEVEL=debug

这可以帮助及时发现问题并进行调试。同时，弄清Milvus的配置选项也很重要，可以参考官方文档以获得详细说明：Milvus Configuration。

另外，如果碰到任何问题，分享具体的错误日志也是个好主意，比如用以下命令查看特定容器的日志：

docker-compose logs milvus

这样可以更精准地定位问题源头。总之，随着对Docker和Milvus的深入学习，肯定能更顺利地搭建和使用这个强大的向量数据库。

11月12日 回复 举报
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石映飞云
10月31日

Python SDK部分给出了简单的代码示例，这让初学者对如何操作Milvus有很好理解。

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拼未来： @石映飞云

评论很有见地，确实在开始使用Milvus时，掌握Python SDK的基本用法是非常重要的。对于初学者来说，简单的代码示例能够使他们快速上手并理解如何进行向量添加和检索。例如，使用Milvus的Python SDK添加向量和查询的基本代码如下：

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, Collection

# 连接到Milvus
connections.connect("default", host='127.0.0.1', port='19530')

# 定义向量字段
vector_field = FieldSchema(name="vector", dtype="FLOAT_VECTOR", dim=128)
schema = CollectionSchema(fields=[vector_field], description="example collection")

# 创建集合
collection = Collection(name="example_collection", schema=schema)

# 插入向量
import numpy as np

vectors_to_insert = np.random.rand(10, 128).astype(np.float32).tolist()
ids = collection.insert([vectors_to_insert])

# 查询向量
query_vectors = np.random.rand(1, 128).astype(np.float32).tolist()
results = collection.query(expr="id in {}".format(ids.ids), output_fields=["distance"])

print(results)

建议在尝试操作之前，可以进一步参考官方文档了解更详细的功能和用法，特别是关于查询和索引的部分：Milvus Documentation。这样对于完整理解Milvus的强大功能将大有裨益。

11月12日 回复 举报
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凡人恋
11月02日

详细说明系统环境准备步骤，尤其在CentOS上的安装命令，非常实用。

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拥你入怀　： @凡人恋

在CentOS上安装Milvus确实需要仔细准备系统环境，特别是一些依赖的安装步骤。一个简单的命令示例可以帮助大家更快地搭建环境。例如，在安装Docker和Docker Compose之后，可以使用以下命令启动Milvus：

# 拉取Milvus Docker镜像
docker pull milvusdb/milvus:v2.0.0

# 创建并运行Milvus容器
docker run -d --name milvus_cpu_2.0.0 \
  -p 19530:19530 \
  -p 19121:19121 \
  milvusdb/milvus:v2.0.0

此外，还需要注意确保CentOS的防火墙设置不会阻止Milvus服务的端口。同时，使用docker-compose也可以简化部署。可以创建一个docker-compose.yml文件，内容示例如下：

version: '3.8'
services:
  milvus:
    image: milvusdb/milvus:v2.0.0
    ports:
      - 19530:19530
      - 19121:19121

通过运行docker-compose up -d就可以一键启动Milvus服务。

建议参考官方文档 Milvus Installation 以获取更详细的步骤和选项，确保环境正确配置和服务顺利运行。这样的准备工作能确保后续模型的管理和查询能顺利进行。

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空白格
11月10日

用户可能遇到启动失败的问题，可以考虑在文末加个故障排查的链接，比如Milvus GitHub。

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孤儿怨： @空白格

在安装 Milvus 后，如果遇到启动失败的问题，确实有必要进行故障排查。有时候，问题可能与配置文件或者系统环境变量有关。可以尝试以下几步来解决问题：

  1. 查看日志文件：检查 Milvus 的日志文件，通常在 /var/lib/milvus/logs 目录下，里面的错误信息能提供很好的线索。

  2. 确认依赖：确保已安装所有必要的依赖项，如 Docker 和 NVIDIA 驱动（如果使用 GPU）。可以运行命令：

    docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

    以确认 GPU 是否正常工作。

  3. 检查环境变量：确认环境变量已正确设置。例如，检查 MILVUS_HOME 是否指向正确的 Milvus 安装目录。

  4. 网络设置：如果使用 Docker，确保网络配置正确。可以通过执行以下命令检查 Docker 网络：

    docker network ls

在排查问题时，如果需要更深入的帮助，可以访问 Milvus GitHub 寻找类似问题的解决方案或提交新的问题。希望这些建议能帮助到你！

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忆思凉
前天

值得注意的是，Docker版本可能会影响Milvus的安装，最好是使用相对稳定的版本。

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庸人自扰： @忆思凉

在安装Milvus的过程中，Docker版本的确是一个不容忽视的因素。使用稳定的Docker版本可以有效避免一些潜在的兼容性问题，这样可以节省不必要的调试时间。

为了确保使用正确的Docker版本，可以利用以下命令查看当前安装的Docker版本：

docker --version

推荐使用Docker的LTS（长期支持）版本。例如，当前比较稳定的版本是20.10.x，可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install docker-ce=5:20.10.* docker-ce-cli=5:20.10.* containerd.io

在安装Milvus前，查看其官方文档中建议的Docker版本，也是个不错的选择。官方文档通常会列出支持的版本，可以访问Milvus GitHub获取更多信息。

以此为基础，提前确认并设置Docker环境，有助于在后续使用Milvus时获得更佳体验。

11月13日 回复 举报
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纳木错
刚才

建议新增一个Python连接Milvus示例代码的探讨，比如常见的错误和解决方案。

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霖婆： @纳木错

在安装Milvus并进行Python连接时，处理常见错误的讨论确实非常重要。举个例子，当使用pymilvus库连接Milvus时，连接超时是一种常见问题。为了避免这种情况，可以通过设置合适的连接参数，例如调整超时时间。

示例代码如下：

from pymilvus import Milvus, connections

# 创建Milvus连接
connections.connect(
    alias='default',
    host='localhost',
    port='19530',
    timeout=10  # 设置超时时间为10秒
)

# 检查连接状态
if connections.exists('default'):
    print("成功连接到Milvus！")
else:
    print("连接失败，请检查您的设置。")

在处理连接问题时，确保Milvus实例已启动并且端口没有被防火墙阻挡。可以使用telnet命令来测试连接：

telnet localhost 19530

此外，建议查阅Milvus的官方文档，了解更多关于连接和配置的信息，文档地址：Milvus Documentation 。通过这种方式，可以更好地掌握连接过程中的各种细节和潜在问题的解决方案。

6天前 回复 举报
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raymond
刚才

文章解释清晰透彻，让复杂的环境搭建变得可操作。

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来自我心： @raymond

在搭建 Milvus 的过程中，确实需要注意很多细节，尤其是与 CentOS 的兼容性和依赖关系设置。为提升环境搭建的顺利程度，配置 Docker 是一种推荐的方法。以下是一个 Docker 安装 Milvus 的示例，可以作为补充：

# 首先确保 Docker 已经安装
sudo yum install -y docker

# 启动 Docker 服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 下载并运行 Milvus
docker run --name milvus_cpu_0.11.1 -d \
    -p 19530:19530 \
    milvusdb/milvus:0.11.1-cpu-d041620-20210414-8d1b5dc

# 验证 Milvus 是否运行
curl http://localhost:19530

通过 Docker 部署，可以显著简化环境配置的复杂性，从而避免手动安装过程中的潜在问题，尤其是版本冲突和依赖包的问题。

还可以参考 Milvus 官方文档 提供的详细步骤，这里有更多的配置选项和最佳实践，帮助用户更高效地完成安装与配置。

11月16日 回复 举报
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