【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

🚀 作者 ："大数据小禅"

🚀 文章简介 ：本专栏后续将持续更新大模型相关文章，从开发到微调到应用，需要下载好的模型包可私。

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• • • • [1 环境准备](#1 环境准备)
      • [2 什么是milvus](#2 什么是milvus)
      • [3 什么是auut](#3 什么是auut)
      • [4 搭建流程](#4 搭建流程)
      • [5 注意事项-docker镜像问题](#5 注意事项-docker镜像问题)
      • [6 可视化界面Auut](#6 可视化界面Auut)
      • [7 编码测试是否安装成功](#7 编码测试是否安装成功)

1 环境准备

• 环境参数
  • Linux系统- 本文使用阿里云服务器进行演示
  • Docker 19.03.15
  • Docker Compose

2 什么是milvus

• 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

3 什么是auut

• 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

4 搭建流程

• docker安装：这里不再详细介绍
• docker compose安装
  • 使用脚本进行安装，如果网络不行可以先下载好再上传到服务器

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
//给文件添加权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

• 验证是否安装成功 docker-compose --version
  
• Milvus官方搭建流程
  • https://milvus.io/docs/install_standalone-docker-compose.md
  • 这里主要拉三个镜像
  • 
• 安装命令

# Download the configuration file
$ wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.4.10/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml

# Start Milvus
$ sudo docker compose up -d

• 等待安装完成即可
• 

5 注意事项-docker镜像问题

• 由于一些限制直接使用docker或者docker compose可能会导致镜像拉取失败
• 需要进行配置镜像更新，运行如下命令

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://dockerproxy.com",
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
        "https://docker.nju.edu.cn"
    ]
}
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

6 可视化界面Auut

• 执行下面的命令

//docker pull zilliz/attu:latest
docker run -d -p 8000:3000 -e MILVUS_URL=[your_ip_address]:19530 zilliz/attu

• 如果使用阿里云记得要开放安全组开放对应的端口
• 输入IP:8000即可访问可视化界面
  

7 编码测试是否安装成功

• 查看官网文档相关操作
• https://milvus.io/docs/manage_databases.md
• 编写创建数据库代码 链接测试

from pymilvus import connections, db

conn = connections.connect(host="IP", port=19530)

database = db.create_database("database_first")

• 结果如下，即可