Оптимизация эффективности вставки данных в коллекции Milvus: устранение задержек с помощью минимальных наборов данных ⇐ Python

[Anonymous]

При вставке минимальных данных в коллекцию Milvus тратится значительное количество времени, и причина такой задержки не очевидна. Не могли бы вы дать рекомендации по решению этой проблемы?
информация о моей коллекции:

Код: Выделить всё

fields = [FieldSchema(name='id', dtype=DataType.INT64, description='ids', max_length=200, is_primary=True, auto_id=False),
FieldSchema(name='human_id', dtype=DataType.INT64, description='human_ids', max_length=2000, is_primary=False, auto_id=False),
FieldSchema(name='human_name', dtype=DataType.VARCHAR, description='names of human classes', max_length=1000, auto_id=False),
FieldSchema(name='vector', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, description='embedding vectors', dim=embedding_dimensions),]

schema = CollectionSchema(fields=fields, description='classification')
collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)
index_params = {
'metric_type': metric_type,
'index_type': index_type,
'params':  {"nlist": parameter_number}}
collection.create_index(field_name="vector", index_params=index_params)

METRIC_TYPE = "COSINE"
INDEX_TYPE = "IVF_FLAT"
PARAMETER_NUMBER = 128

collection = Collection(collection_name)
collection.insert(data)`

Регулировка кратности общих номеров для повышения эффективности загрузки при управлении коллекциями


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/781 ... -delays-wi