想要體驗世界上最快的向量數據庫？缺少專業的工程師團隊作爲支撐？Milvus 安裝環境受限？
別擔心，輕量版 Milvus 來啦！
在正式介紹 Milvus Lite 之前，先簡單回顧一下 Milvus。Milvus 是一款開源的向量數據庫，專門用於索引、存儲以及查詢那些由深度神經網絡和其他機器學習（ML）模型生成的向量，支持十億級別的數據規模，已成爲許多公司、研究人員和開發者處理大規模數據集相似性搜索的首選工具。
不過，也有用戶反饋剛開始接觸 Milvus 或者想要在 Notebook 中進行快速實驗時，安裝或部署 Milvus 有些力不從心 。爲此，Milvus 社區的 Committer 嵇斌開發出 Milvus Lite，即 Milvus 的輕量級版本，方便有相關需求的用戶進行體驗。可以這樣理解，Milvus Lite 爲沒有專業運維團隊支撐、安裝部署環境受限的羣體提供了新的可能。
Milvus Lite 的優勢
作爲 Milvus 的輕量級版本，Milvus Lite 有不少優勢，例如：
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可以輕鬆將 Milvus Lite 集成到 Python 應用程序中，不需要任何其他依賴項；
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可以作爲 library 導入到其他 Python 程序中，並使用命令行接口（CLI）；
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與 Google Colab 和 Jupyter Notebook 的集成變得更容易；
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安全遷移，應用程序代碼和數據都可以絲滑地遷移到 Milvus集羣或 Zilliz Cloud中。
Milvus Lite 的適配場景
Milvus Lite 的典型使用場景：
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用戶在使用 Milvus 的過程中不方便使用 K8s、容器等技術工具（例如 Milvus Operator，Helm 或 Docker Compose）時；
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想要將 Milvus 的功能集成到 Python 應用程序中；
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想在 Colab 或 Notebook 中進行快速實驗時迅速啓動 Milvus 實例。
需要注意的是，我們不推薦在任何生產環境中使用 Milvus Lite，也不推薦在需要高性能、高可用性或高可擴展性時的場景下使用 Milvus Lite。相反，當大家有類似需求時，我們更推薦 Milvus 集羣或Zilliz Cloud（提供開箱即用的向量數據庫服務，6 月底即將登陸阿里雲）進行部署。
如何安裝、部署和使用 Milvus Lite?
準備工作
在正式安裝 Milvus Lite 以前，需要做足以下準備：
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安裝 Python 3.7 或更高版本。
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使用下述任何一個經過驗證的操作系統：Ubuntu >= 20.04 (x86_64)；CentOS >= 7.0 (x86_64)；MacOS >= 11.0 (Apple Silicon)
值得注意的是，Milvus Lite 用 manylinux2014作爲基礎鏡像，以便與 Linux 用戶的大多數發行版兼容。
安裝 Milvus Lite
- Milvus Lite 可以在 PyPI 中下載安裝，我們可以通過
pip進行安裝。
$ python3 -m pip install milvus
- 或者大家也可以通過 PyMilvus 進行安裝，具體操作如下：
$ python3 -m pip install milvus[client]
使用並啓動 Milvus Lite
從我們的項目庫的示例文件夾中下載示例代碼（https://github.com/milvus-io/milvus-lite/tree/main/examples）。有兩種方式可以使用 Milvus Lite：將其作爲 Python 庫導入或用 CLI 在機器上將它作爲獨立服務器運行。
- 將 Milvus Lite 作爲 Python 模塊啓動，執行以下命令：
from milvus import default_serverfrom pymilvus import connections, utility# Start your milvus serverdefault_server.start()# Now you can connect with localhost and the given port# Port is defined by default_server.listen_portconnections.connect(host='127.0.0.1', port=default_server.listen_port)# Check if the server is ready.print(utility.get_server_version())# Stop your milvus serverdefault_server.stop()
大家也可以將 server 實例，放在 with語句的上下文中，以實現自動啓停：
from milvus import default_serverwith default_server: # Milvus Lite has already started, use default_server here. connections.connect(host='127.0.0.1', port=default_server.listen_port)
- 通過 CLI 來啓動 Milvus Lite，執行以下命令：
milvus-server
啓動 Milvus Lite 後，大家就可以使用 PyMilvus 或自己順手的工具來連接獨立服務器了。
用調試模式啓動 Milvus Lite
- 將 Milvus Lite 作爲 Python 模塊以調試模式運行，執行以下命令：
from milvus import debug_server, MilvusServerdebug_server.run()# Or you can create a MilvusServer by yourself# server = MilvusServer(debug=True)
- 在調試模式下運行 Milvus Lite，請執行以下命令：
milvus-server --debug
持久化數據和日誌
- 執行以下命令創建一個本地目錄，用於存儲所有相關的 Milvus Lite 數據和日誌：
from milvus import default_serverwith default_server: default_server.set_base_dir('milvus_data')
- 爲了將 Milvus Lite 生成的所有數據和日誌保存在本地磁盤上，執行以下命令：
$ milvus-server --data milvus_data
配置 Milvus Lite
配置 Milvus Lite 與使用 Python API 或 CLI 設置 Milvus 的實例相似。
- 用 Python API 配置 Milvus Lite ，可以使用
MilvusServer實例的config.set來設置基本和額外的設置：
from milvus import default_serverwith default_server: default_server.config.set('system_Log_level', 'info') default_server.config.set('proxy_port', 19531) default_server.config.set('dataCoord.segment.maxSize', 1024)
- 用 CLI 配置 Milvus Lite，運行以下命令進行基本設置：
$ milvus-server --system-log-level info$ milvus-server --proxy-port 19531
- 或者，運行以下命令以進行額外配置：
$ milvus-server --extra-config dataCoord.segment.maxSize=1024
所有配置參數都在 Milvus 工具包中附帶的 config.yaml模板中。想了解更多關於安裝和配置 Milvus Lite 的技術細節，可以點擊查看**https://milvus.io/docs/milvus_lite.md#Prerequisites**。
總結
總體而言，無論用戶是何種身份（研究人員、開發者或者數據科學家），Milvus Lite 都是一個不錯的選擇，尤其對於那些想要在受限的環境中使用 Milvus 功能的用戶而言，更是如此。
Milvus Lite 是開源社區或者說開源文化下的產物，背後折射出的是開發者們對於開源的熱愛。在此，我們尤其要感謝 Milvus 社區 Committer 嵇斌，沒有他就沒有 Milvus Lite！我們也期待有更多開發者參與進來，和我們一起探討 Milvus 的未來，在這個極具創新性與發展性的集市模式的加持下，Milvus 一定會變得越來越好，從而更好地滿足用戶的需求。
最後，如果大家在安裝或使用 Milvus Lite 時遇到問題，可以點擊鏈接提交問題，https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fmilvus-io%2Fmilvus-lite%2Fissues%2Fnew，當然也可以掃碼加入 Zilliz 技術交流羣，我們的專業工程師將全程在線，爲大家答疑解惑。
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