当前位置: 首页 > article >正文

Windows安装Milvus

安装Milvus

  • 安装Docker
    • 前置条件:
  • 安装Mlivus
    • 方案一
    • 方案二
  • Attu管理端

安装Docker

系统:Windows 11 家庭中文版
Mlivus:V2.3.0
Attu: V2.3.10

前置条件:

  1. 启用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”可选功能,才能在 Windows 上安装 Linux 分发。
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

执行结果

(base) PS C:\Users> dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

部署映像服务和管理工具
版本: 10.0.22621.2792

映像版本: 10.0.22631.4037

启用一个或多个功能
[==========================100.0%==========================]
操作成功完成。
  1. 启用“虚拟机平台”可选功能。 windows安装docker需要使用此功能。
 dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

执行结果

(base) PS C:\Users> dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

部署映像服务和管理工具
版本: 10.0.22621.2792

映像版本: 10.0.22631.4037

启用一个或多个功能
[==========================100.0%==========================]
操作成功完成。
  1. 更新/下载安装
wsl.exe --update;
wsl.exe --install;

执行结果如下:

(base) PS C:\Users\chenyushan> wsl.exe --install
正在安装: 适用于 Linux 的 Windows 子系统
已安装 适用于 Linux 的 Windows 子系统。
正在安装: Ubuntu
已安装 Ubuntu。
请求的操作成功。直到重新启动系统前更改将不会生效。

重启系统,下载docker在Windows系统下的桌面版,安装即可。
docker下载:docker-desktop下载

安装Mlivus

方案一

采用Install Milvus in Docker 部署的:Milvus-Standalone

后续步骤,根据官网操作即可。

方案二

采用docker-compose.yml部署:Milvus-Standalone

步骤:

  1. 将下载的配置文件:docker-compose.yml;放置到Milvus安装目录中。
  2. 运行docker compose up -d命令。安装启动完成如下所示:
(base) PS D:\IT-SOFT\Milvus> docker compose up -d
time="2024-09-14T10:56:54+08:00" level=warning msg="D:\\IT-SOFT\\Milvus\\soft\\docker-compose.yml: the attribute `version` is obsolete, it will be ignored, please remove it to avoid potential confusion"
[+] Running 23/23
 ✔ standalone Pulled                                                                                                                         722.0s
   ✔ d5fd17ec1767 Pull complete                                                                                                              228.3s
   ✔ 3333ece3d6fb Pull complete                                                                                                              228.5s
   ✔ 6060df901d94 Pull complete                                                                                                              312.6s
   ✔ fae1f0b2907e Pull complete                                                                                                              312.7s
   ✔ 6163e4fdd626 Pull complete                                                                                                              716.3s
   ✔ 1f27396f6efc Pull complete                                                                                                              716.3s
   ✔ fe556ec02776 Pull complete                                                                                                              716.4s
 ✔ etcd Pulled                                                                                                                               158.8s
   ✔ dbba69284b27 Pull complete                                                                                                              149.3s
   ✔ 270b322b3c62 Pull complete                                                                                                              149.4s
   ✔ 7c21e2da1038 Pull complete                                                                                                              149.5s
   ✔ cb4f77bfee6c Pull complete                                                                                                              154.2s
   ✔ e5485096ca5d Pull complete                                                                                                              154.3s
   ✔ 3ea3736f61e1 Pull complete                                                                                                              154.3s
   ✔ 1e815a2c4f55 Pull complete                                                                                                              154.7s
 ✔ minio Pulled                                                                                                                              224.6s
   ✔ c7e856e03741 Pull complete                                                                                                              102.0s
   ✔ c1ff217ec952 Pull complete                                                                                                              102.0s
   ✔ b12cc8972a67 Pull complete                                                                                                              102.0s
   ✔ 4324e307ea00 Pull complete                                                                                                              102.1s
   ✔ 152089595ebc Pull complete                                                                                                              102.1s
   ✔ 05f217fb8612 Pull complete                                                                                                              221.1s
[+] Running 4/4
 ✔ Network milvus               Created                                                                                                        0.0s
 ✔ Container milvus-etcd        Started                                                                                                        0.8s
 ✔ Container milvus-minio       Started                                                                                                        0.9s
 ✔ Container milvus-standalone  Started                                                                                                        0.9s

Milvus-Standalone一共包含三个组件分别是:milvus-etcd、milvus-minio、milvus-standalone;完成启动后,可以用下面命令查看:

 docker compose ps

Docker查看如下:

在这里插入图片描述

Attu管理端

Attu是Mlivus管理的可视化工具,可以直接下载.exe;在windows安装。

下载地址: Attu下载

注意: Attu的版本和安装的Mlivus可能存在版本不兼容问题;

报错提示:

TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'collectionsQueue')

解决方案: 需要下载相同的版本,小版本也要一致)


http://www.kler.cn/a/525374.html

相关文章:

  • C++中常用的排序方法之——冒泡排序
  • QPS 值是怎样进行计算和应用的
  • 多协议网关BL110钡铼6路RS485转MQTT协议云网关
  • 架构技能(六):软件设计(下)
  • 【LLM】deepseek多模态之Janus-Pro和JanusFlow框架
  • 蓝桥杯练习日常|c/c++竞赛常用库函数(下)
  • 四.3 Redis 五大数据类型/结构的详细说明/详细使用( hash 哈希表数据类型详解和使用)
  • JavaScript网页设计案例(任务管理器)
  • 芯片AI深度实战:基础篇之langchain
  • 不背单词快捷键(不背单词键盘快捷键)
  • 自制插件扩宽“文章区间“样式插件
  • JAVA学习-练习试用Java实现“使用Swing创建一个简单的窗口”
  • 【PySide6快速入门】qrc资源文件的使用
  • golang学习教程
  • Python NumPy(7):连接数组、分割数组、数组元素的添加与删除
  • pytorch使用SVM实现文本分类
  • 17、Spring MVC 框架:构建强大的 Java Web 应用程序
  • APL语言的正则表达式
  • Java创建项目准备工作
  • [答疑]DDD伪创新哪有资格和仿制药比
  • 系统思考—心智模式
  • [机缘参悟-230]:新春感悟:人类社会的本质是通过交换,实现合作、竞争、斗争。通过竞争,壮大自己;通过合作,实现共赢;通过斗争,消灭敌人。
  • 新年快乐!给大家带来了一份 python 烟花代码!
  • Vue - pinia
  • Qt调用ffmpeg库录屏并进行UDP组播推流
  • 实验四---基于MATLAB的根轨迹绘制与性能分析---自动控制原理实验课