使用 Docker Compose 运行支持 GPU 的 Milvus
本页说明如何使用 Docker Compose 启动支持 GPU 的 Milvus 实例。
前提条件
- 安装 Docker。
- 安装前请检查硬件和软件要求。
如果在拉动映像时遇到任何问题,请通过community@zilliz.com联系我们并提供有关问题的详细信息,我们将为您提供必要的支持。
安装 Milvus
要使用 Docker Compose 安装支持 GPU 的 Milvus,请按照以下步骤操作。
1.下载并配置 YAML 文件
下载 milvus-standalone-docker-compose-gpu.yml
并手动保存为 docker-compose.yml,或使用以下命令。
$ wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.5.0/milvus-standalone-docker-compose-gpu.yml -O docker-compose.yml
您需要对 YAML 文件中单机服务的环境变量做如下修改:
- 要为 Milvus 分配特定的 GPU 设备,请找到
standalone
服务定义中的deploy.resources.reservations.devices[0].devices_ids
字段,并将其值替换为所需 GPU 的 ID。您可以使用英伟达™(NVIDIA®)GPU 显示驱动程序随附的nvidia-smi
工具来确定 GPU 设备的 ID。Milvus 支持多个 GPU 设备。
为 Milvus 分配单个 GPU 设备:
...
standalone:
...
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
capabilities: ["gpu"]
device_ids: ["0"]
...
将多个 GPU 设备分配给 Milvus:
...
standalone:
...
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
capabilities: ["gpu"]
device_ids: ['0', '1']
...
2.启动 Milvus
在保存 docker-compose.yml 的目录下,通过运行启动 Milvus:
$ sudo docker compose up -d
Creating milvus-etcd ... done
Creating milvus-minio ... done
Creating milvus-standalone ... done
如果运行上述命令失败,请检查系统是否安装了 Docker Compose V1。如果是这种情况,建议你根据本页的说明迁移到 Docker Compose V2。
启动 Milvus 后、
- 名为milvus- standalone、milvus-minio 和milvus-etcd的容器启动。
- milvus-etcd容器不向主机暴露任何端口,并将其数据映射到当前文件夹中的volumes/etcd。
- milvus-minio容器使用默认身份验证凭据在本地为端口9090和9091提供服务,并将其数据映射到当前文件夹中的volumes/minio。
- Milvus-standalone容器使用默认设置为本地19530端口提供服务,并将其数据映射到当前文件夹中的volumes/milvus。
您可以使用以下命令检查容器是否启动并运行:
$ 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
如果在 docker-compose.yml 中为 Milvus 分配了多个 GPU 设备,可以指定哪个 GPU 设备可见或可用。
让 GPU 设备0
对 Milvus 可见:
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./milvus run standalone
让 GPU 设备0
和1
对 Milvus 可见:
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./milvus run standalone
您可以按以下步骤停止和删除此容器。
# Stop Milvus
$ sudo docker compose down
# Delete service data
$ sudo rm -rf volumes
配置内存池
Milvus 启动并运行后,您可以通过修改milvus.yaml
文件中的initMemSize
和maxMemSize
设置来定制内存池。
milvus.yaml
文件位于 Milvus 容器内的/milvus/configs/
目录中。
要配置内存池,请按如下方法修改milvus.yaml
文件中的initMemSize
和maxMemSize
设置。
使用以下命令将
milvus.yaml
从 Milvus 容器复制到本地计算机。用实际的 Milvus 容器 ID 替换<milvus_container_id>
。docker cp <milvus_container_id>:/milvus/configs/milvus.yaml milvus.yaml
用你喜欢的文本编辑器打开复制的
milvus.yaml
文件。例如,使用 vim:vim milvus.yaml
根据需要编辑
initMemSize
和maxMemSize
设置,并保存更改:... gpu: initMemSize: 0 maxMemSize: 0 ...
initMemSize
:内存池的初始大小。默认为 1024。maxMemSize
:内存池的最大容量。默认为 2048。
使用以下命令将修改后的
milvus.yaml
文件复制回 Milvus 容器。用实际的 Milvus 容器 ID 替换<milvus_container_id>
。docker cp milvus.yaml <milvus_container_id>:/milvus/configs/milvus.yaml
重新启动 Milvus 容器以应用更改:
docker stop <milvus_container_id> docker start <milvus_container_id>
下一步
在 Docker 中安装 Milvus 后,你可以
查看快速入门,了解 Milvus 的功能。
了解 Milvus 的基本操作:
在云上部署你的 Milvu 集群:
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