Utilizzo di Milvus incorporato per installare ed eseguire immediatamente Milvus con Python
Copertina
Milvus è un database vettoriale open-source per applicazioni di intelligenza artificiale. Offre diversi metodi di installazione, tra cui la creazione dal codice sorgente e l'installazione di Milvus con Docker Compose/Helm/APT/YUM/Ansible. Gli utenti possono scegliere uno dei metodi di installazione a seconda del proprio sistema operativo e delle proprie preferenze. Tuttavia, nella comunità di Milvus ci sono molti scienziati dei dati e ingegneri dell'intelligenza artificiale che lavorano con Python e desiderano un metodo di installazione molto più semplice di quelli attualmente disponibili.
Per questo motivo, insieme a Milvus 2.1, abbiamo rilasciato Milvus embedded, una versione facile da usare per Python, per potenziare gli sviluppatori Python della nostra comunità. Questo articolo presenta cos'è Milvus incorporato e fornisce istruzioni su come installarlo e usarlo.
Vai a:
- Panoramica di Milvus integrato
- Come installare Milvus incorporato
- Avviare e arrestare Milvus incorporato
Panoramica di Milvus integrato
Milvus incorporato consente di installare e utilizzare rapidamente Milvus con Python. Può creare rapidamente un'istanza di Milvus e consente di avviare e arrestare il servizio Milvus ogni volta che lo si desidera. Tutti i dati e i registri vengono conservati anche se si interrompe Milvus incorporato.
Milvus incorporato non ha dipendenze interne e non richiede la preinstallazione e l'esecuzione di dipendenze di terze parti come etcd, MinIO, Pulsar, ecc.
Tutto ciò che si fa con Milvus incorporato e ogni pezzo di codice scritto per esso può essere migrato in modo sicuro ad altre modalità di Milvus: standalone, cluster, versione cloud, ecc. Questo riflette una delle caratteristiche più distintive di Milvus embedded: "Scrivi una volta, esegui ovunque".
Quando usare Milvus integrato?
Milvus incorporato e PyMilvus sono costruiti per scopi diversi. Si può scegliere Milvus integrato nei seguenti scenari:
Si desidera utilizzare Milvus senza installare Milvus in uno dei modi previsti qui.
Si desidera utilizzare Milvus senza mantenere un processo Milvus a lungo in esecuzione nel computer.
Si desidera utilizzare Milvus rapidamente senza avviare un processo Milvus separato e altri componenti necessari come etcd, MinIO, Pulsar, ecc.
Si consiglia di NON usare Milvus incorporato:
In un ambiente di produzione.(Per utilizzare Milvus per la produzione, considerare il cluster Milvus o il cloud Zilliz, un servizio Milvus completamente gestito).
Se la richiesta di prestazioni è elevata.(In termini comparativi, Milvus incorporato potrebbe non fornire le migliori prestazioni).
Un confronto tra le diverse modalità di Milvus
La tabella seguente mette a confronto diverse modalità di Milvus: standalone, cluster, Milvus integrato e Zilliz Cloud, un servizio Milvus completamente gestito.
confronto
Come installare Milvus integrato?
Prima di installare Milvus incorporato, è necessario assicurarsi di aver installato Python 3.6 o versione successiva. Milvus integrato supporta i seguenti sistemi operativi:
Ubuntu 18.04
Mac x86_64 >= 10.4
Mac M1 >= 11.0
Se i requisiti sono soddisfatti, è possibile eseguire $ python3 -m pip install milvus
per installare Milvus incorporato. È anche possibile aggiungere la versione nel comando per installare una versione specifica di Milvus incorporato. Ad esempio, se si vuole installare la versione 2.1.0, eseguire $ python3 -m pip install milvus==2.1.0
. In seguito, quando verrà rilasciata una nuova versione di Milvus incorporato, si potrà anche eseguire $ python3 -m pip install --upgrade milvus
per aggiornare Milvus incorporato alla versione più recente.
Se siete un vecchio utente di Milvus che ha già installato PyMilvus e volete installare Milvus integrato, potete eseguire $ python3 -m pip install --no-deps milvus
.
Dopo aver eseguito il comando di installazione, è necessario creare una cartella dati per Milvus incorporato in /var/bin/e-milvus
eseguendo il seguente comando:
sudo mkdir -p /var/bin/e-milvus
sudo chmod -R 777 /var/bin/e-milvus
Avvia e arresta Milvus incorporato
Quando l'installazione è riuscita, è possibile avviare il servizio.
Se si avvia Milvus incorporato per la prima volta, è necessario importare Milvus e configurare Milvus incorporato.
$ python3
Python 3.9.10 (main, Jan 15 2022, 11:40:53)
[Clang 13.0.0 (clang-1300.0.29.3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import milvus
>>> milvus.before()
please do the following if you have not already done so:
1. install required dependencies: bash /var/bin/e-milvus/lib/install_deps.sh
2. export LD_PRELOAD=/SOME_PATH/embd-milvus.so
3. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib:/usr/local/lib:/var/bin/e-milvus/lib/
>>>
Se si è già avviato con successo Milvus incorporato e si torna a riavviarlo, si può eseguire direttamente milvus.start()
dopo aver importato Milvus.
$ python3
Python 3.9.10 (main, Jan 15 2022, 11:40:53)
[Clang 13.0.0 (clang-1300.0.29.3)] on darwinType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import milvus
>>> milvus.start()
>>>
Se il servizio Milvus incorporato è stato avviato con successo, si vedrà il seguente risultato.
---Milvus Proxy successfully initialized and ready to serve!---
Dopo l'avvio del servizio, è possibile avviare un'altra finestra di terminale ed eseguire il codice di esempio di "Hello Milvus" per giocare con Milvus incorporato!
# Download hello_milvus script
$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/v2.1.0/examples/hello_milvus.py
# Run Hello Milvus
$ python3 hello_milvus.py
Una volta terminato l'utilizzo di Milvus incorporato, si consiglia di interromperlo con garbo e di ripulire le variabili d'ambiente eseguendo il seguente comando o premendo Ctrl-D.
>>> milvus.stop()
if you need to clean up the environment variables, run:
export LD_PRELOAD=
export LD_LIBRARY_PATH=
>>>
>>> exit()
Il prossimo passo
Con il rilascio ufficiale di Milvus 2.1, abbiamo preparato una serie di blog che presentano le nuove funzionalità. Per saperne di più, leggete questa serie di blog:
- Come utilizzare i dati delle stringhe per potenziare le applicazioni di ricerca per similarità
- Utilizzo di Milvus incorporato per installare ed eseguire immediatamente Milvus con Python
- Aumentare la velocità di lettura del database vettoriale con le repliche in memoria
- Capire il livello di consistenza del database vettoriale Milvus
- Capire il livello di consistenza del database vettoriale Milvus (parte II)
- In che modo il database vettoriale Milvus garantisce la sicurezza dei dati?
- Panoramica di Milvus integrato
- Come installare Milvus integrato?
- Avvia e arresta Milvus incorporato
- Il prossimo passo
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