Mishards：集群分片中间件 Mishards 是什么 Mishards 简单工作原理 Mishards 目标场景 基于 Mishards 的集群方案 总体架构 主要构件 Mishards 配置 全局配置 元数据 服务发现 链路追踪 日志 路由 Mishards 简单示例 启动示例 前提条件 启动 Milvus 和 Misha...

安装概述 使用 Docker 安装 离线传输 Docker 镜像和配置文件 离线传输 Docker 镜像 离线传输配置文件 从源代码编译 接下来您可以 安装概述 Milvus 在 CPU 或 GPU 环境下都可以运行。若要在 CPU 环境下使用 Milvus，请安装仅需 CPU 的 Milvus。否则，建议安装支持 GPU 的 Milvu...

连接服务端 常见问题 连接服务端 该页面将向你展示如何从 Python 客户端连接 Milvus 服务端。 关于详细的 API 使用方法，请参考 Python API 文档 。 建议你使用 资源评估工具 来估算数据所需的硬件资源。 导入 pymilvus： # Import pymilvus. >>> from milvus ...

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v0.6.0 新增功能 主要改进 Bug 修复 v0.6.0 发布时间 ：2019-12-07 版本兼容 Milvus 版本 Python SDK 版本 Java SDK 版本 0.6.0 0.2.6 0.4.0 新增功能 仅支持 CPU 的 Milvus Milvus v0.6.0 提供了仅支持...

运行示例程序 接下来你可以 运行示例程序 在 Milvus 服务端成功启动之后，你可以运行一个 Python 示例程序。这个示例程序将创建一个向量数据表，向其中插入 10 条向量，然后运行向量相似度查询。 请确保系统已经安装了 Python 3.5 和 pip 。 安装 Milvus Python SDK。 # Install Milv...

运行示例程序 接下来您可以 运行示例程序 在 Milvus 服务端成功启动之后，您可以运行一个 Python 示例程序。这个示例程序将创建一个向量数据表，向其中插入10条向量，然后运行向量相似度查询。 请确保系统已经安装了 Python 3.5 和 pip 。 安装 Milvus Python SDK。 # Install Milvus...

性能评估 百万向量检索 硬件要求 相关数据集 Milvus 参数配置 第1步：启动 Milvus 服务 第2步：导入测试数据 第3步：性能测试 第4步：分析结果 亿级向量检索 硬件要求 相关数据集 Milvus 参数配置 第1步：启动 Milvus 服务 第2步：导入测试数据 第3步：性能测试 第4步：分析结果 相关阅读 ...

主要特性 全面的相似度指标 业界领先的性能 动态数据管理 近实时搜索 高成本效益 支持多种数据类型和高级搜索（即将上线） 高扩展性和可靠性 云原生 简单易用 预写式日志 DSL Mishards 异构计算 向量索引 监控与告警 主要特性 全面的相似度指标 Milvus 支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积...

运行示例程序 接下来您可以 运行示例程序 接下来，让我们来运行一个 Python 示例程序。您将创建一个向量数据表，向其中插入10条向量，然后运行一条向量相似度查询。 请确保系统已经安装了 Python 3.5 。 安装 Milvus Python SDK。 # Install Milvus Python SDK $ pip inst...