Milvus Command Line Interface (CLI)

Milvus Command Line Interface (CLI)은 데이터베이스 연결, 데이터 작업, 데이터 가져오기 및 내보내기를 지원하는 명령줄 도구입니다. Milvus Python SDK를 기반으로 하며 터미널을 통해 대화형 명령줄 프롬프트를 통해 명령을 실행할 수 있습니다.

현재 버전

Milvus CLI의 현재 버전은 0.4.0입니다. 설치된 버전을 확인하고 업데이트가 필요한지 확인하려면 milvus_cli --version 명령을 실행하세요.

Milvus CLI 설치하기

Milvus CLI를 설치하는 방법은 다음과 같습니다.

PyPI에서 설치

PyPI에서 Milvus CLI를 설치할 수 있습니다.

사전 요구 사항

pip를 사용하여 설치

다음 명령을 실행하여 Milvus CLI를 설치합니다.

pip install milvus-cli

Docker를 사용하여 설치

Docker를 사용하여 Milvus CLI를 설치할 수 있습니다.

사전 요구 사항

Docker 버전 19.03 이상이 필요합니다.

Docker 이미지에서 설치

$ docker run -it zilliz/milvus_cli:latest

소스 코드에서 설치

  1. 다음 명령을 실행하여 milvus_cli 리포지토리를 다운로드합니다.
git clone https://github.com/zilliztech/milvus_cli.git
  1. 다음 명령을 실행하여 milvus_cli 폴더로 이동합니다.
cd milvus_cli
  1. 다음 명령을 실행하여 Milvus CLI를 설치합니다.
python -m pip install --editable .

또는 Milvus CLI를 압축 된 tarball (.tar.gz 파일)에서 설치할 수도 있습니다. tarball을 다운로드한 다음 python -m pip install milvus_cli-.tar.gz를 실행합니다.

.exe 파일에서 설치

이 설치 방법은 Windows에만 적용됩니다.

GitHub에서 .exe 파일을 다운로드하여 실행하여 Milvus CLI를 설치합니다. 성공하면 아래 이미지와 같이 milvus_cli-.exe가 나타납니다.

Milvus_CLI

Milvus CLI 명령 참조

지원되는 모든 명령과 해당 옵션의 목록입니다. 몇 가지 예제도 포함되어 있습니다.

clear

화면 내용을 지웁니다.

구문

clear

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help N/A 이 명령을 사용하는 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

connect

Milvus에 연결합니다.

구문

connect [-uri (text)] [-t (text)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-uri --uri (선택 사항) URI 이름. 기본값은 "http://127.0.0.1:19530"입니다.
-t --token (선택 사항) zilliz 클라우드 apikey 또는 username:password. 기본값은 None입니다.
--help N/A 이 명령을 사용하는 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

예제

milvus_cli > connect -uri http://127.0.0.1:19530

create Database

Milvus에 데이터베이스를 생성합니다.

구문

create database -db (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-db --database [필수] Milvus의 데이터베이스 이름입니다.
--help n/a 이 명령을 사용하는 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

예제

예제 1

다음 예제는 Milvus에 testdb라는 이름의 데이터베이스를 생성합니다.

milvus_cli > create database -db testdb

Use Database

Milvus에서 데이터베이스를 사용합니다.

구문

use database -db (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-db --database [필수] Milvus에서 데이터베이스의 이름입니다.
--help n/a 명령어 사용에 대한 도움말을 표시합니다.

예시

예시 1

다음 예시는 Milvus에서 testdb라는 이름의 데이터베이스를 사용합니다.

milvus_cli > use database -db testdb

데이터베이스 목록

Milvus에서 데이터베이스를 나열합니다.

구문

list databases

예시

예시 1

다음 예시는 Milvus에서 데이터베이스를 나열합니다.

milvus_cli > list databases

데이터베이스 삭제

Milvus에서 데이터베이스를 삭제합니다.

구문

delete database -db (텍스트)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-db --database [필수] Milvus에서 데이터베이스의 이름입니다.
--help n/a 명령어 사용에 대한 도움말을 표시합니다.

예시

예시 1

다음 예시는 Milvus에서 testdb라는 이름의 데이터베이스를 삭제합니다.

milvus_cli > delete database -db testdb

사용자 생성

Milvus에서 사용자를 생성합니다.

구문

create user -u (텍스트) -p (텍스트)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-p --password Milvus에서 사용자의 비밀번호입니다. 기본값은 "없음"입니다.
-u --username Milvus에서의 사용자 이름입니다. 기본값은 "없음"입니다.
--help n/a 명령어 사용에 대한 도움말을 표시합니다.

예시

예시 1

다음 예시는 Milvus에서 이름이 zilliz이고 비밀번호가 zilliz인 사용자를 생성합니다.

milvus_cli > create user -u zilliz -p zilliz

별칭 생성

컬렉션에 고유한 별칭을 할당합니다.

컬렉션은 여러 개의 별칭을 가질 수 있지만, 별칭은 하나의 컬렉션에만 대응됩니다.

구문

create alias -c (텍스트) -a (텍스트) [-A]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름입니다.
-a --alias-name 별칭입니다.
-A --alter (선택사항) 별칭을 지정된 컬렉션으로 이전하는 플래그입니다.
--help n/a 명령어 사용에 대한 도움말을 표시합니다.

예시

예시 1

다음 예시는 car라는 이름의 컬렉션에 carAlias1carAlias2라는 별칭을 생성합니다.

milvus_cli > create alias -c car -a carAlias1

예시 2

예시 2는 예시 1를 기반으로 합니다.

다음 예시는 carAlias1 별칭을 car 컬렉션에서 car2 컬렉션으로 이동합니다.

milvus_cli > create alias -c car2 -A -a carAlias1

컬렉션 생성

컬렉션을 생성합니다.

구문

create collection -c (텍스트) -f (텍스트) -p (텍스트) [-a] [-d (텍스트)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름입니다.
-f --schema-field (다수) :: 형식의 필드 패턴입니다.
-p --schema-primary-field 기본 키 필드의 이름입니다.
-a --schema-auto-id (선택사항) ID를 자동으로 생성하는 플래그입니다.
-desc --schema-description (선택사항) 컬렉션의 설명입니다.
-level --consistency-level (선택사항) 일관성 수준: Bounded, Session, Strong, Eventual
-d --is-dynamic (선택사항) 컬렉션 스키마가 동적 필드를 지원하는지 여부입니다.
-s --shards-num (선택사항) 샤드의 개수입니다.
--help n/a 명령어 사용에 대한 도움말을 표시합니다.

예시

milvus_cli > create collection -c car -f id:INT64:primary_field -f vector:FLOAT_VECTOR:128 -f color:INT64:color -f brand:INT64:brand -p id -A -d 'car_collection'

파티션 생성

파티션을 생성합니다.

문법

create partition -c (텍스트) -p (텍스트) [-d (텍스트)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름
-p --partition 파티션의 이름
-d --description (선택 사항) 파티션의 설명
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

예시

milvus_cli > create partition -c car -p new_partition -d test_add_partition

인덱스 생성

필드에 대한 인덱스 생성.

현재 컬렉션은 최대 하나의 인덱스를 지원합니다.

문법

create index

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

예시

필드에 대한 인덱스를 생성하고 필요한 정보를 입력하도록 하는 경우:

milvus_cli > create index

컬렉션 이름 (car, car2): car2

인덱스를 생성할 필드 이름 (vector): vector

인덱스 이름: vectorIndex

인덱스 유형 (FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, RNSG, HNSW, ANNOY, AUTOINDEX, DISKANN, ) []:  IVF_FLAT  

인덱스 측정 유형 (L2, IP, HAMMING, TANIMOTO,): L2

인덱스 nlist 매개변수: 2

제한 시간 []:

사용자 삭제

사용자 삭제.

문법

delete user -u (텍스트)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-u --username 사용자 이름
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

예시

milvus_cli > delete user -u zilliz

별칭 삭제

별칭 삭제.

문법

delete alias -a (텍스트) 

옵션

옵션 전체 이름 설명
-a --alias-name 별칭
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

컬렉션 삭제

컬렉션 삭제.

문법

delete collection -c (텍스트) 

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 삭제할 컬렉션의 이름
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

예시

milvus_cli > delete collection -c car

엔터티 삭제

엔터티 삭제.

문법

delete entities -c (텍스트) -p (텍스트) 

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 해당 엔터티의 소속 컬렉션의 이름
-p --partition (선택 사항) 삭제할 파티션의 이름
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

예시

milvus_cli > delete entities -c vehicles

삭제할 엔터티의 식별자를 지정하십시오, 예: "영화 ID는 [0,1]": 영화 ID는 [0,1]

컬렉션에서 엔터티를 삭제하려고 합니다. 이 동작은 취소할 수 없습니다!
이 동작을 계속 하시겠습니까? [y/N]: y

파티션 삭제

파티션 삭제.

문법

delete partition -c (텍스트) -p (텍스트)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 해당 파티션의 소속 컬렉션의 이름
-p --partition 삭제할 파티션의 이름
--help n/a 명령어 사용 도움말 표시

예시

milvus_cli > delete partition -c vehicles -p new_partition

인덱스 삭제

인덱스와 해당 인덱스 파일 삭제.

현재 컬렉션은 최대 하나의 인덱스를 지원합니다.

문법

delete index -c (텍스트) -in (텍스트)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름입니다.
-in --index-name 인덱스의 이름입니다.
--help n/a 명령어 사용 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

예시

milvus_cli > delete index -c vehicles -in index_name

컬렉션 설명

컬렉션에 대한 자세한 정보를 표시합니다.

구문

show collection -c (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름입니다.
--help n/a 명령어 사용 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

예시

milvus_cli > show collection -c test_collection_insert

파티션 설명

파티션에 대한 자세한 정보를 표시합니다.

구문

show partition -c (text) -p (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 파티션이 속한 컬렉션의 이름입니다.
-p --partition 파티션의 이름입니다.
--help n/a 명령어 사용 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.
milvus_cli > show partition -c test_collection_insert -p _default

인덱스 설명

인덱스에 대한 자세한 정보를 표시합니다.

구문

show index -c (text) -in (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름입니다.
-in --index-name 인덱스의 이름입니다.
--help n/a 명령어 사용 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

예시

milvus_cli > show index -c test_collection -in index_name

종료

명령줄 창을 닫습니다.

구문

exit

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 이 명령어를 사용하는 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

도움말

명령어에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

구문

help

명령어

명령어 설명
calc 두 벡터 배열 간의 거리를 계산합니다. mkts_from_hybridts, mkts_from_unixtime, hybridts_to_unixtime을 사용할 수 있습니다.
clear 화면을 지웁니다.
connect Milvus에 연결합니다.
create 컬렉션, 파티션, 인덱스 또는 별칭을 만듭니다.
delete 컬렉션, 파티션, 인덱스, 엔티티 또는 별칭을 삭제합니다.
describe 컬렉션, 파티션 또는 인덱스에 대해 설명합니다.
exit 명령줄 창을 닫습니다.
help 명령어에 대한 도움말 정보를 표시합니다.
import 로컬 또는 원격 데이터를 파티션으로 가져옵니다.
list 컬렉션, 파티션 또는 인덱스를 나열합니다.
load 컬렉션 또는 파티션을 메모리에 로드합니다.
load_balance 쿼리 노드에서 부하 분산을 수행합니다.
query 모든 입력 조건을 충족하는 쿼리 결과를 표시합니다.
release 컬렉션 또는 파티션을 해제합니다.
search 벡터 유사성 검색 또는 혼합 검색을 수행합니다.
show 현재 컬렉션, 엔티티 로딩 진행률, 엔티티 인덱싱 진행률 또는 세그먼트 정보를 표시합니다.
version Milvus_CLI의 버전을 표시합니다.

가져오기

로컬 또는 원격 데이터를 파티션으로 가져옵니다.

구문

import -c (text)[-p (text)] 

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 데이터가 삽입될 컬렉션의 이름입니다.
-p --partition (선택 사항) 데이터가 삽입될 파티션의 이름입니다. 이 파티션 옵션을 생략하면 "_default" 파티션을 선택하는 것을 의미합니다.
--help n/a 이 명령어를 사용하는 방법에 대한 도움말 정보를 표시합니다.

예제 1

다음 예제는 로컬 CSV 파일을 가져옵니다.

milvus_cli > import -c car 'examples/import_csv/vectors.csv'

csv 파일 읽는 중...  [####################################]  100%

열 이름 ['vector', 'color', 'brand']

50001 라인 처리됨.

삽입 중...

성공적으로 삽입됨.
--------------------------  ------------------
총 삽입된 엔티티 수:             50000
컬렉션 내 전체 엔티티 수:    150000
Milvus 타임스탬프:           428849214449254403
--------------------------  ------------------

예제 2

다음 예제는 원격 CSV 파일을 가져옵니다.

milvus_cli > import -c car 'https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus_cli/main/examples/import_csv/vectors.csv'

원격 URL에서 파일을 읽는 중.

csv 파일 읽는 중...  [####################################]  100%

열 이름은 ['vector', 'color', 'brand']

50001 행 처리됨.

삽입 중...

성공적으로 삽입됨.

--------------------------  ------------------
총 삽입된 엔티티 수:                   50000
컬렉션 내 전체 엔티티 수:              150000
Milvus 타임스탬프:          428849214449254403
--------------------------  ------------------

사용자 목록

모든 사용자를 나열합니다.

구문

list users

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 이 명령어의 사용 정보를 표시합니다.

컬렉션 목록

모든 컬렉션을 나열합니다.

구문

list collections

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 이 명령어의 사용 정보를 표시합니다.

인덱스 목록

컬렉션의 모든 인덱스를 나열합니다.

현재 컬렉션은 최대 하나의 인덱스를 지원합니다.

구문

list indexes -c (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 컬렉션의 이름입니다.
--help n/a 이 명령어의 사용 정보를 표시합니다.

파티션 목록

컬렉션의 모든 파티션을 나열합니다.

구문

list partitions -c (text)

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 파티션이 속한 컬렉션의 이름입니다.
--help n/a 이 명령어의 사용 정보를 표시합니다.

불러오기

디스크에서 컬렉션이나 파티션을 메모리로 불러옵니다.

구문

load -c (text) [-p (text)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 파티션이 속한 컬렉션의 이름입니다.
-p --partition (선택사항/여러 번 입력 가능) 파티션의 이름입니다.
--help n/a 이 명령어의 사용 정보를 표시합니다.

쿼리

입력한 모든 조건과 일치하는 쿼리 결과를 표시합니다.

구문

query

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 이 명령어의 사용 정보를 표시합니다.

예제

예제 1

쿼리를 수행하고 필요한 정보를 입력할 것을 요구합니다:

milvus_cli > query

컬렉션 이름: car

쿼리 표현식: id in [428960801420883491, 428960801420883492, 428960801420883493]

엔티티를 포함하는 파티션 이름 (쉼표로 구분) []: default

반환될 필드 목록 (쉼표로 구분) []: color, brand

타임아웃 []:

보장될 타임스탬프. 이는 제공된 타임스탬프 이전에 Milvus에서 수행된 모든 작업을 나타냅니다. 제공된 타임스탬프가 없는 경우 Milvus는 현재까지 수행된 모든 작업을 검색합니다. [0]: 우아한 시간. 바운드 일관성 수준에서만 사용됩니다. graceful_time이 설정되면 PyMilvus는 현재 타임스탬프에서 graceful_time을 뺀 값을 보장된 타임스탬프로 사용합니다. 이 옵션이 설정되지 않은 경우 기본값은 5초입니다. [5]:

예제 2

쿼리를 수행하고 필요한 정보를 입력합니다:

milvus_cli > query

컬렉션 이름: car

쿼리 표현식: id > 428960801420883491

개체를 포함하는 파티션 이름 (쉼표로 구분) []: default

반환 필드 목록 (쉼표로 구분) []: id, color, brand

타임아웃 []:

보장된 타임스탬프. 이는 제공된 타임스탬프 이전에 Milvus에서 수행된 모든 작업을 나타냅니다. 이러한 타임스탬프가 제공되지 않으면 Milvus는 현재까지 수행된 모든 작업을 검색합니다. [0]:  우아한 시간. 바운드된 일관성 수준에서만 사용됩니다. graceful_time이 설정되면 PyMilvus는 현재 타임스탬프에서 graceful_time을 뺀 값을 보장된 타임스탬프로 사용합니다. 이 옵션이 설정되지 않으면 기본값은 5초입니다. [5]:

릴리스

컬렉션 또는 파티션의 RAM을 해제합니다.

구문

release -c (텍스트) [-p (텍스트)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 파티션 소속 컬렉션의 이름입니다.
-p --partition (선택 사항/다수) 파티션의 이름입니다.
--help n/a 명령에 대한 사용 정보를 표시합니다.

검색

벡터 유사도 검색 또는 하이브리드 검색을 수행합니다.

구문

search

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 명령에 대한 사용 정보를 표시합니다.

예제

예제 1

csv 파일에서 검색을 수행하고 필요한 정보를 입력합니다:

milvus_cli > search

컬렉션 이름 (car, test_collection): car

검색 데이터의 벡터 (쿼리 데이터의 길이 (nq), 데이터의 각 벡터의 차원은 컬렉션의 벡터 필드와 동일해야 합니다. csv 파일을 가져올 수도 있습니다
head): examples/import_csv/search_vectors.csv

검색 컬렉션의 벡터 필드 (vector): vector

메트릭 유형: L2

검색 매개변수의 nprobe 값: 10

반환할 레코드의 최대 수, 또는 topk로도 알려집니다: 2

속성을 필터링하기 위한 부울 표현식 []: id > 0

검색 대상인 파티션의 이름 (쉼표로 구분) ['_default'] []: _default

타임아웃 []:

보장된 타임스탬프 (이는 Milvus가 제공된 타임스탬프 이전에 수행한 모든 작업을 나타냅니다. 이러한 타임스탬프가 제공되지 않으면 Milvus는 현재까지 수행한 모든 작업을 검색합니다) [0]: 
milvus_cli > search

컬렉션 이름을 입력하세요 (예: car, test_collection): car

검색할 벡터 데이터를 입력하세요 (데이터의 길이는 쿼리 데이터의 수(nq)이며, 각 벡터의 차원은 컬렉션의 벡터 필드의 차원과 같아야 합니다. 헤더 라인이 없는 CSV 파일을 가져올 수도 있습니다):
    [[0.71, 0.76, 0.17, 0.13, 0.42, 0.07, 0.15, 0.67, 0.58, 0.02, 0.39, 0.47, 0.58, 0.88, 0.73, 0.31, 0.23, 0.57, 0.33, 0.2, 0.03, 0.43, 0.78, 0.49, 0.17, 0.56, 0.76, 0.54, 0.45, 0.46, 0.05, 0.1, 0.43, 0.63, 0.29, 0.44, 0.65, 0.01, 0.35, 0.46, 0.66, 0.7, 0.88, 0.07, 0.49, 0.92, 0.57, 0.5, 0.16, 0.77, 0.98, 0.1, 0.44, 0.88, 0.82, 0.16, 0.67, 0.63, 0.57, 0.55, 0.95, 0.13, 0.64, 0.43, 0.71, 0.81, 0.43, 0.65, 0.76, 0.7, 0.05, 0.24, 0.03, 0.9, 0.46, 0.28, 0.92, 0.25, 0.97, 0.79, 0.73, 0.97, 0.49, 0.28, 0.64, 0.19, 0.23, 0.51, 0.09, 0.1, 0.53, 0.03, 0.23, 0.94, 0.87, 0.14, 0.42, 0.82, 0.91, 0.11, 0.91, 0.37, 0.26, 0.6, 0.89, 0.6, 0.32, 0.11, 0.98, 0.67, 0.12, 0.66, 0.47, 0.02, 0.15, 0.6, 0.64, 0.57, 0.14, 0.81, 0.75, 0.11, 0.49, 0.78, 0.16, 0.63, 0.57, 0.18]]

검색할 벡터 필드를 입력하세요 (예: vector): 

거리 측정 유형: L2

nprobe 매개변수의 값 입력: 10

반환된 거리의 소수 자릿수(상위 k라고도 함): 5

속성을 필터링하는 부울 표현식([]): id > 0

검색할 파티션 이름 (여러 개인 경우 쉼표로 구분) ['_default'] []: _default

타임아웃 ([]): 

타임스탬프 보장(지정된 타임스탬프 이전에 수행된 모든 작업을 Milvus가 검색하도록 지정합니다. 타임스탬프가 제공되지 않으면 Milvus는 현재까지 수행된 모든 작업을 검색합니다) [0]: 

예제 3

색인되지 않은 컬렉션을 검색하고 입력을 요구합니다.

milvus_cli > search

컬렉션 이름 (car, car2): car

검색할 데이터 벡터 (쿼리 수를 나타내는 데이터 길이 (nq)로, 데이터의 각 벡터에 대한 차원은 컬렉션의 벡터 필드와 동일해야 합니다. 헤더가 없는 csv 파일을 가져올 수도 있습니다): examples/import_csv/search_vectors.csv

컬렉션을 검색할 벡터 필드 (vector): vector

반환된 거리의 소수 자릿수 (-1은 모든 자릿수를 나타냄): 5

반환할 레코드의 최대 수, 또는 topk로도 알려짐: 2

속성을 필터링하는 부울 표현식: []

검색할 파티션 이름 (여러 개인 경우 ','로 구분): ['_default'] []

시간 초과: []

보장된 타임스탬프 (제공된 타임스탬프 이전에 수행된 모든 작업을 Milvus가 보여줍니다. 타임스탬프가 제공되지 않으면 Milvus는 현재까지 수행된 모든 작업을 검색합니다): [0]

연결 목록

연결을 나열합니다.

구문

list connections

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 해당 명령을 사용하는 데 대한 도움말 정보를 표시합니다.

색인 진행률 표시

엔티티 색인 진행률을 표시합니다.

구문

show index_progress -c (text) [-i (text)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 엔티티가 속한 컬렉션의 이름입니다.
-i --index (선택 사항) 색인의 이름입니다.
--help n/a 해당 명령을 사용하는 데 대한 도움말 정보를 표시합니다.

로딩 진행률 표시

엔티티 로딩 진행률을 표시합니다.

구문

show loading_progress -c (text) [-p (text)]

옵션

옵션 전체 이름 설명
-c --collection-name 엔티티가 속한 컬렉션의 이름입니다.
-p --partition (선택 사항/다중) 로드할 파티션의 이름입니다.
--help n/a 해당 명령을 사용하는 데 대한 도움말 정보를 표시합니다.

버전

Milvus_CLI의 버전을 표시합니다.

구문

version

옵션

옵션 전체 이름 설명
--help n/a 해당 명령을 사용하는 데 대한 도움말 정보를 표시합니다.

또한 셸에서 Milvus_CLI 버전도 확인할 수 있습니다. 다음 예제와 같이 milvus_cli --version이 명령으로 작용합니다.

예시

$ milvus_cli --version
Milvus_CLI v0.4.0