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。
安装过程中若系统提示重启,重启电脑后再次运行安装程序即可。
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】。
该 root 密码用于后续连接虚拟机使用,请妥善保存。
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。
注意:当网络变更时,IP地址也会发生改变。请获取最新的IP地址。
步骤三:安装向量数据库
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。
配置 docker 镜像源时可能会报错文件/目录不存在。该报错可忽略,直接启动 docker 服务即可。
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】
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