增加Milvus服务

Milvus 是一个向量数据库，用于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型开发的海量嵌入向量。 它是为了支持嵌入相似性搜索和 AI 应用程序而开发的。 Milvus 使非结构化数据搜索在各种环境中更易于访问和保持一致。

Milvus 2.4.x 推荐使用 pymilvus 的 2.4.0 版本。 卸载旧版本并安装最新版本 pymilvus。

完成以下步骤，将 Milvus 添加为 IBM® watsonx.data 中的一项服务。

1. 登录到 watsonx.data 控制台。

2. 从导航菜单中，选择 基础架构管理器。

3. 要定义并连接服务，请单击“添加组件”，选择 Milvus，然后单击“下一步”。

4. 在“添加组件 - Milvus”窗口中，提供以下详细信息。

   增加Milvus服务

   字段	描述
   显示名称	输入要显示在屏幕上的 Milvus 服务名称。
   大小	选择合适的尺寸。
   	精简版：建议使用 10K 向量、64 个索引参数、1024 段大小和 384 维。 注：Lite 或 Tiny Milvus 组件仅适用于 watsonx.data Lite 计划。
   	入门级：建议使用 100万向量、64 个索引参数、1024 段大小和 384 维。
   	小：建议用于 1000 万向量、64 个索引参数、1024 段大小和 384 维。
   	中：建议用于 5000 万向量、64 个索引参数、1024 段大小和 384 维。
   	大型：建议使用 1 亿向量、64 个索引参数、1024 段大小和 384 维。
   	自定义：推荐用于多达 30亿个向量、64个索引参数和1024个段。 实际支持的向量和维度数量取决于索引类型和最大支持的 vCPU 配置。 IVF_SQ8 - 最多30亿个向量。 IVF_FLAT - 最多 1.3 亿个向量。 HNSW - 最多10亿个向量。
   添加储物桶	为 Small, Medium 或 Large 尺寸关联外部存储。 对于 Starter 大小，您还可以选择 IBM 管理的存储。 要关联外部存储，必须配置好存储。
   路径	对于外部存储器，请指定要存储矢量化数据文件的路径。

   不建议在单个 MinIO 数据桶中运行共享相同 rootPath 的多个 Milvus 实例，因为这会导致它们的数据和元数据重叠，从而引发冲突，数据损坏或丢失的风险很高。 为确保数据完整性和隔离性，必须在启动每个 Milvus 实例之前，在其配置文件中为其配置唯一的 minio.rootPath 值，即使它们使用的是同一个存储桶。

   从 watsonx.data 版本 2.2.2 开始，Milvus 对入门级 T 恤尺寸禁用缩放。 也不允许从更大的配置缩回到 Starter。 您可以在预定义的 T 恤尺寸（小、中、大）或自定义尺寸之间扩展 Milvus 服务。 当从更大容量缩减时，Milvus 可能会影响性能。 如果缩小后内存不再适合存储集合，则可能会影响服务。 如果服务受到影响，唯一的解决办法是放弃收藏或缩小规模。 即使服务没有崩溃，之前加载但现在已经超出可用内存的集合也可能出现问题。

   缩放操作通常会造成 5 到 10 分钟的服务延迟，在这些转换过程中，正在进行的操作可能会中断。

   有关添加外部存储的更多信息，请参阅 添加存储-目录对。

   如果集合的架构发生变化（集合中的字段数量增加或集合的大小增加 varchar 如果向量字段超过 256 个字符，或者将多个向量字段添加到集合中，记录数可能会减少。

   Milvus 服务可以连接到没有目录的存储设备。 即使禁用了存储，也可以在 Milvus 上执行操作。

   您必须为 Milvus 使用的存储设备提供端点，对于特定区域的存储设备（如 S3，端点必须带有区域，并且不带尾部的斜线。 例如：https://s3.<REGION>.amazonaws.com。

   Milvus 引擎的主数据桶凭证更新需要手动暂停和恢复引擎才能生效。

5. 单击创建。