安装向量数据库

GPT 服务在利用深度学习模型处理自然语言任务时，会生成大量的向量数据。向量数据库则是专门用于存储、查询和管理这些向量数据的数据库系统。

与传统的关系型数据库不同，向量数据库能够高效地处理高维向量数据，并提供丰富的向量相似度计算和检索功能，为 GPT 服务的语义理解、问答系统、文本生成等应用提供强大的数据支撑。

安装前准备

正式安装向量数据库之前，请提前将本次安装所需的镜像文件（共四个）下载至本地：

链接：https://pan.baidu.com/s/1xvWGQAEl8f2djMD4w65vjg?pwd=ulcg

提取码：ulcg

操作步骤

步骤一：安装 VMware Workstation Player

1. 前往 VMware 官网 下载 VMware Workstation Player 产品包（选择默认 17.0 版本）。

2. 运行安装程序，按照提示完成安装。

步骤二：安装 Linux 虚拟机

1. 安装 Linux 虚拟机前，请先前往 CentOS 官网下载镜像。

2. 打开 VMware Workstation Player，点击【创建新虚拟机】。

3. 选择第一步中下载好的镜像文件，然后点击【下一步】。

4. 指定虚拟机的名称以及安装路径，点击【下一步】。

5. 将【最大磁盘大小】调整至 【60.0】，点击【下一步】。

6. 选择【自定义硬件】，将【内存】调整至【4 GB】，将【网络适配器】设置为【桥接模式】；然后点击【下一步】。

7. 此时虚拟机进入安装流程。请耐心等待，直至出现安装语言设置。选择【简体中文 (中国)】，然后点击【继续】。

8. 在【安装信息摘要】页面，【安装位置】会有高亮图标提示。点击【安装位置】进入详情页面，保持默认配置，再点击【完成】。

9. 点击【网络和主机名】，打开以太网设置，然后点击【完成】。

10. 完成上述配置后，点击【开始安装】。

11. 在安装过程中，配置页面会提示【ROOT密码】尚未设置。点击进入密码设置页面，设置强密码后点击【完成】。

12. 虚拟机安装完成后，根据提示点击【重启】。

13. 虚拟机重启后，界面会提示登录。参考下方截图，使用 root 用户登录并且通过 ip route 命令获取虚拟机的 IP 地址。

1. 下载 FinalShell 或其他客户端连接 Linux 虚拟机。【主机】为上述步骤中获取的虚拟机 IP 地址。

2. 输入 curl https://www.baidu.com/ 验证网络是否连接。

3. 运行 yum install wget 命令。

4. 参考该教程安装 docker 并启动。

5. 上传数据库镜像。

• 输入 cd / 命令进入根目录。然后在下方文件区域，右键新建一个名为 milvus 的文件夹。

  

  
  

• 输入 cd /milvus 命令进入该文件夹。

  

  
  

• 在 milvus 文件夹中，右键上传提前下载好的数据库镜像及文件（共四个）。

  

6. 运行下述命令加载已上传的三个镜像：

• docker load -i etcd.image.tar

  

• docker load -i minio.image.tar

  

• docker load -i mivlusdb.image.tar

  

7. 执行下述命令安装 docker-compose：

• yum install -y epel-release

  

• yum install -y docker-compose

  

8. 执行 docker-compose -f docker-compose.yml up -d 命令启动向量数据库。

步骤四：管理中心 (MC）配置向量数据库

1. 登录管理中心 (MC)，进入【组件维护】→【资源管理】→【向量数据库管理】。

2. 新增一个向量数据库，并填写对应信息。

• 服务器地址：虚拟机IP地址:19530

• 默认用户名： root

• 密码：Milvus

3. 信息填写完成后，点击【测试连接】。系统提示数据库连接成功。

4. 在【集群管理】中发布集群。

至此，恭喜你已经成功安装并配置向量数据库【emoji】【emoji】【emoji】