Docker Composeを使用したGPUサポート付きMilvusの実行

このページでは、Docker Composeを使用してGPUをサポートしたMilvusインスタンスを起動する方法を説明します。

前提条件

• Dockerをインストールします。
• インストールの前にハードウェアとソフトウェアの要件を確認してください。

Milvusのインストール

Docker Composeを使用してGPUをサポートしたMilvusをインストールするには、以下の手順に従ってください。

1.YAMLファイルのダウンロードと設定

ダウンロード milvus-standalone-docker-compose-gpu.ymlをダウンロードし、docker-compose.ymlとして手動または以下のコマンドで保存します。

$ wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.4.18/milvus-standalone-docker-compose-gpu.yml -O docker-compose.yml

YAMLファイル内のスタンドアロンサービスの環境変数に、以下のように変更を加える必要があります：

• 特定の GPU デバイスを Milvus に割り当てるには、standalone サービスの定義でdeploy.resources.reservations.devices[0].devices_ids フィールドを探し、その値を目的の GPU の ID に置き換えます。NVIDIA GPUディスプレイドライバに含まれるnvidia-smi ツールを使用して、GPUデバイスのIDを決定することができます。Milvusは複数のGPUデバイスをサポートしています。

単一のGPUデバイスをMilvusに割り当てます：

...
standalone:
  ...
  deploy:
    resources:
      reservations:
        devices:
          - driver: nvidia
            capabilities: ["gpu"]
            device_ids: ["0"]
...

Milvusに複数のGPUデバイスを割り当てる：

...
standalone:
  ...
  deploy:
    resources:
      reservations:
        devices:
          - driver: nvidia
            capabilities: ["gpu"]
            device_ids: ['0', '1']
...

2.Milvusを起動します。

docker-compose.ymlが格納されているディレクトリで、Milvusを起動します：

$ sudo docker compose up -d

Creating milvus-etcd  ... done
Creating milvus-minio ... done
Creating milvus-standalone ... done

milvusの起動後、

• milvus-standalone、milvus-minio、milvus-etcdという名前のコンテナが立ち上がっています。
  • milvus-etcdコンテナはホストにポートを公開せず、カレントフォルダ内のvolumes/etcdにデータをマッピングする。
  • milvus-minioコンテナは、デフォルトの認証情報を使用してポート9090および9091をローカルに提供し、そのデータを現在のフォルダ内のvolumes/minioにマップする。
  • milvus-standaloneコンテナは、デフォルト設定でローカルにポート19530を提供し、そのデータを現在のフォルダ内のvolumes/milvusにマップする。

コンテナが稼働しているかどうかは、以下のコマンドで確認できます：

$ sudo docker compose ps

      Name                     Command                  State                            Ports
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
milvus-etcd         etcd -advertise-client-url ...   Up             2379/tcp, 2380/tcp
milvus-minio        /usr/bin/docker-entrypoint ...   Up (healthy)   9000/tcp
milvus-standalone   /tini -- milvus run standalone   Up             0.0.0.0:19530->19530/tcp, 0.0.0.0:9091->9091/tcp

docker-compose.ymlでMilvusに複数のGPUデバイスを割り当てている場合は、どのGPUデバイスを可視または使用可能にするかを指定できます。

GPU デバイス0 を Milvus から見えるようにします：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./milvus run standalone

GPUデバイス0 と1 をMilvusから見えるようにします：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./milvus run standalone

このコンテナは、次のように停止および削除できます。

# Stop Milvus
$ sudo docker compose down

# Delete service data
$ sudo rm -rf volumes

メモリプールの設定

Milvusの起動後、milvus.yaml ファイル内のinitMemSize とmaxMemSize の設定を変更することで、メモリプールをカスタマイズすることができます。

メモリプールをカスタマイズするには、milvus.yaml ファイル内のinitMemSize およびmaxMemSize の設定を以下のように変更します。

1. 以下のコマンドを使用して、milvus.yaml を Milvus コンテナからローカルマシンにコピーする。<milvus_container_id> を実際の Milvus コンテナ ID に置き換える。

   docker cp <milvus_container_id>:/milvus/configs/milvus.yaml milvus.yaml
   

2. コピーしたmilvus.yaml ファイルをテキストエディタで開く。例えば、vimを使用する：

   vim milvus.yaml
   

3. initMemSize とmaxMemSize の設定を必要に応じて編集し、変更を保存する：

   ...
   gpu:
     initMemSize: 0
     maxMemSize: 0
   ...
   

   • initMemSize:メモリプールの初期サイズ。デフォルトは1024。
   • maxMemSize:メモリプールの最大サイズ。デフォルトは 2048 である。

4. 以下のコマンドを使用して、変更したmilvus.yaml ファイルを Milvus コンテナにコピーする。<milvus_container_id> を実際の Milvus コンテナ ID に置き換える。

   docker cp milvus.yaml <milvus_container_id>:/milvus/configs/milvus.yaml
   

5. Milvusコンテナを再起動し、変更を適用する：

   docker stop <milvus_container_id>
   docker start <milvus_container_id>
   

次の作業

DockerにMilvusをインストールしたら、次のことができます：

• クイックスタートでMilvusの機能を確認する。

• Milvusの基本操作を学ぶ：

  • データベースの管理
  • コレクションの管理
  • パーティションの管理
  • 挿入、アップサート、削除
  • 単一ベクトル検索
  • ハイブリッド検索

• Helm Chartを使用したMilvusのアップグレード。

• Milvusクラスタをスケールする。

• Milvuクラスタをクラウドにデプロイする：

  • Amazon EKS
  • Googleクラウド
  • Microsoft Azure

• MilvusのデータバックアップのためのオープンソースツールであるMilvus Backupをご紹介します。

• Milvusのデバッグとダイナミックコンフィギュレーションアップデートのためのオープンソースツール、Birdwatcherのご紹介。

• Milvusを直感的に管理するオープンソースのGUIツールAttuをご覧ください。

• PrometheusでMilvusを監視する。