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Use when user needs to set up Milvus locally. Triggers on: local setup, install milvus, docker, docker-compose, dev environment, milvus standalone, milvus lite.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/zilliztech/milvus-marketplace --skill local-setupコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Use when user needs to group similar items together. Triggers on: clustering, group similar, topic modeling, user segmentation, categorization, automatic classification, unsupervised grouping.
Use when user needs to find duplicate or similar content. Triggers on: duplicate, deduplication, plagiarism detection, similar content, near-duplicate, similarity detection, content dedup, find copies.
Use when user needs long-term memory for chatbots. Triggers on: chat memory, conversation history, long-term memory, chatbot memory, memory retrieval, persistent memory, remember conversations.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | local-setup |
| description | Use when user needs to set up Milvus locally. Triggers on: local setup, install milvus, docker, docker-compose, dev environment, milvus standalone, milvus lite. |
Set up a local Milvus development environment.
| Method | Use Case | Resource Requirements |
|---|---|---|
| Milvus Lite | Quick testing, learning | Minimal |
| Docker Standalone | Development, small scale | Medium |
| Docker Compose | Full features | Higher |
No installation needed, use directly:
from pymilvus import MilvusClient
# In-memory mode
client = MilvusClient()
# Or persist to file
client = MilvusClient("./milvus.db")
# Create collection
client.create_collection(
collection_name="demo",
dimension=768
)
# Insert
client.insert(
collection_name="demo",
data=[{"id": 1, "vector": [0.1]*768, "text": "hello"}]
)
# Search
results = client.search(
collection_name="demo",
data=[[0.1]*768],
limit=3
)
# Download docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh
# Start
bash standalone_embed.sh start
# Stop
bash standalone_embed.sh stop
Or manually:
docker run -d --name milvus \
-p 19530:19530 \
-p 9091:9091 \
-v $(pwd)/milvus:/var/lib/milvus \
milvusdb/milvus:latest \
milvus run standalone
Connect:
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
# docker-compose.yml
version: '3.5'
services:
etcd:
image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
environment:
- ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision
- ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000
- ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296
command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd
minio:
image: minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
environment:
MINIO_ACCESS_KEY: minioadmin
MINIO_SECRET_KEY: minioadmin
command: minio server /minio_data
milvus:
image: milvusdb/milvus:latest
command: ["milvus", "run", "standalone"]
environment:
ETCD_ENDPOINTS: etcd:2379
MINIO_ADDRESS: minio:9000
ports:
- "19530:19530"
- "9091:9091"
depends_on:
docker-compose up -d
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
print(f"Milvus version: {client.get_server_version()}")
print("Connected successfully!")
Port in use
# Check
lsof -i :19530
# Change port
docker run -p 29530:19530 ...
Out of memory
# Limit memory
docker run -m 4g ...
Data persistence
# Mount volume
docker run -v /path/to/data:/var/lib/milvus ...
After environment is ready:
core:pilot