零基础学AI大模型：Milvus部署架构选型与Linux实战

Docker一键部署+WebUI使用全攻略

在AI大模型应用中，向量数据库是存储和检索非结构化数据的关键组件。Milvus作为一款开源的向量数据库，凭借其高性能、易扩展的特点，成为许多开发者的首选。本文将从零开始，带你了解Milvus的部署架构选型，并通过Linux实战，使用Docker一键部署Milvus，最后通过WebUI进行管理。无论你是AI初学者还是运维新手，都能轻松上手。

1. Milvus部署架构选型

Milvus部署主要分为单机版（Standalone）和分布式版（Cluster）。单机版适用于数据量较小、开发测试环境；分布式版则面向海量数据、高并发生产环境。部署架构选型需根据业务规模、可用性要求等因素决定。下图展示了Milvus的典型部署架构：

零基础学AI大模型：Milvus部署架构选型与Linux实战 Milvus部署 Docker一键部署向量数据库 WebUI管理第1张

2. Linux实战：Docker一键部署Milvus

在Linux服务器上，使用Docker可以快速完成Docker一键部署。我们以单机版为例，演示完整流程：

安装Docker和Docker Compose：执行官方脚本或使用包管理器安装。
下载Milvus单机版Docker Compose文件：wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.0/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
启动Milvus：docker-compose up -d，等待容器启动完成。
验证部署：docker-compose ps查看所有服务状态。

至此，一个单机版向量数据库已经运行起来，默认端口19530可供应用连接。

3. WebUI使用：可视化管理Milvus

为了方便管理，Milvus生态提供了多种WebUI工具，其中最常用的是Attu。通过WebUI管理，你可以直观地查看集合、索引、实体数据等。部署Attu同样简单：

docker run -d -p 8000:3000 \n  -e MILVUS_URL=你的宿主机IP:19530 \n  --name attu zilliz/attu:latest

访问http://你的服务器IP:8000，即可打开Attu界面，连接到Milvus实例进行数据管理。

4. 总结

通过本文，你了解了Milvus的部署架构选型，并亲身体验了Linux环境下使用Docker一键部署Milvus的全过程，最后通过WebUI进行可视化管理。掌握Milvus部署和Docker一键部署技能，将为你在AI大模型应用中构建高效向量检索系统打下坚实基础。希望本文对你有所帮助，欢迎在评论区交流讨论。