2021-10-20 在虚拟机Ubuntu系统上搭建Milvus以图搜图demo

2021-10-20 在虚拟机Ubuntu系统上搭建Milvus以图搜图demo

项目链接：bootcamp/solutions/image_search2 at 1.0 · milvus-io/bootcamp · GitHub

1.

下载数据源： https://pan.baidu.com/s/1MjACqsGiLo3oiTMcxodtdA 验证码: v78m

有以下两个方法从宿主机移动到虚拟机：

1.通过VMware tools直接拖拽，如果VMware tools安装后拖拽移动功能无法正常使用，尝试重启虚拟机和宿主机。由于文件较大，此方法会响应较长时间，且移动速度较慢。

2.通过VMware共享文件夹功能。在虚拟机设置-选项-共享文件夹中勾选，并将数据库文件夹放在共享目录下。这样就可以直接在Ubuntu的文件管理器中的计算机-mnt-hgfs文件夹下找到共享文件夹。

2.

安装milvus：安装、启动 Milvus 服务 · Open Source Vector Database designed for AI applications

注意milvus服务分为CPU和GPU两个版本，其中GPU版本软件环境是要求NVIDIA Driver，也就是显卡驱动的。而虚拟机中的显卡是虚拟产生的，非英伟达显卡，自然也无法安装英伟达显卡启动。

查看docker容器运行日志确保milvus正确运行：

sudo docker logs 容器名/ID

注：Ubuntu16.04可能出现日志中显示milvus成功启动后又退出的情况，是由于其支持数据库为MySQL，而系统数据库是SQLite导致的。通过在系统中安装mysql解决。 

3.

 安装 python环境。

cd /bootcamp-1.0/solutions/image_search2/webserver
pip install -r requirements.txt

注：python依赖包可能需要根据自己机器配置进行版本的调整。

4.

修改配置文件。

vim  /bootcamp-1.0/solutions/image_search2/webserver/src/common/config.py

需要修改milvus端口 和milvus IP参数与Milvus安装的端口和IP相对应。

查看容器端口：

docker  port  容器名/ID

如果有多个端口，一般选用第一个。

查看容器IP：

docker inspect --format={{.NetworkSettings.IPAddress}}  容器名/ID

需要自行创建 DATA_PATH 和 UPLOAD_PATH指向的文件夹。

其中，jpegimages用来存放搜索结果显示的图片。和下载的数据源中的JPEGImages文件夹没有关系。

search-images用来存放上传的需要搜索的指定图片。

注意：我使用的系统（Ubuntu 16.04）中系统文件夹tmp下的文件重启是会自动删除的。查找了各种方法最后也没解决这个问题。最后没用默认值，把search-images放到了其他文件夹下。

参数参数描述默认值MILVUS_HOSTMilvus IP127.0.0.1MILVUS_PORTMilvus 端口19512VECTOR_DIMENSION向量维度2048DATA_PATH保存图片的路径/data/jpegimagesDEFAULT_TABLEmilvus 默认的表milvus_183UPLOAD_PATH上传图片的存储路径/tmp/search-imagesCOCO_MODEL_PATH目标检测模型的路径/yolov3_detector/data/yolov3_darknetYOLO_CONFIG_PATH目标检测模型的配置文件路径/yolov3_detector/data/yolov3_darknet/yolo.yml 4. 

启动后端：

cd /bootcamp-1.0/solutions/image_search2/webserver/src
python app.py

如果使用Python3，则使用命令：Python3 app.py 启动。

如果yolo模型没有自动下载：

cd /bootcamp-1.0/solutions/image_search2/webserver/src/yolov3_detector/data
./ paprepare_model.sh

 出现DEBUG:OFF红色字样，代表后端正常启动。

5.

启动前端：

docker run --name zilliz_search_images_demo_web -d --rm -p 8001:80 
-e API_URL=http://系统的IP地址:5000 
milvusbootcamp/pic-search-webclient:0.2.0

6.

将上述部署完成后，在浏览器中输入 http://系统的IP地址:8001，就可以打开图像检索的浏览器页面。

输入数据源文件夹的路径，例如：/XXX/JPEGImages。单击加号按钮来加载图像。如果数据源较大，训练时间可能较长。出现xx(非零) images in this set 表示加载完毕。