在进行数据集学习数据前，需要连接相应的数据库并部署预训练模型。用户可根据系统安装对应的向量数据库，这里介绍Linux系统下如何安装部署向量数据库。
1. Linux安装部署向量数据库
推荐用Docker镜像的方式，在Linux上安装Docker，下载Milvus的Docker镜像（milvus:v2.4.8,目前仅支持此版本），启动Docker，把Milvus启动即可。
系统要求：centos7。
linux内核要求：3.10以上。
安装步骤：
1)安装docker。
yum install -y docker
2)启动docker并设置为开机自动启动。
systemctl start docker.service
systemctl enable docker.service
如果执行上面两条命令系统不支持，用下面的两条命令。
service docker start
chkconfig docker on
3)进入一个目录如/opt/milvus 后，拉取镜像，执行如下的命令。
cat << EOF > embedEtcd.yaml
listen-client-urls: http://0.0.0.0:2379
advertise-client-urls: http://0.0.0.0:2379
quota-backend-bytes: 4294967296
auto-compaction-mode: revision
auto-compaction-retention: '1000'
EOF
cat << EOF > user.yaml
# Extra config to override default milvus.yaml
EOF
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/milvusdb/milvus:v2.4.8
docker tag swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/milvusdb/milvus:v2.4.8 docker.io/milvusdb/milvus:v2.4.8
4)启动容器。
docker run -d \
--name milvus-standalone \
--security-opt seccomp:unconfined \
-e ETCD_USE_EMBED=true \
-e ETCD_DATA_DIR=/var/lib/milvus/etcd \
-e ETCD_CONFIG_PATH=/milvus/configs/embedEtcd.yaml \
-e COMMON_STORAGETYPE=local \
-v $(pwd)/volumes/milvus:/var/lib/milvus \
-v $(pwd)/embedEtcd.yaml:/milvus/configs/embedEtcd.yaml \
-v $(pwd)/user.yaml:/milvus/configs/user.yaml \
-p 19530:19530 \
-p 9091:9091 \
-p 2379:2379 \
--health-cmd="curl -f http://localhost:9091/healthz" \
--health-interval=30s \
--health-start-period=90s \
--health-timeout=20s \
--health-retries=3 \
b068e3899a9c \
milvus run standalone 1> /dev/null
5)查看容器是否启动成功。
docker ps -a | grep milvus
出现 Up XX seconds (healthy) 则表示部署成功。
2. 部署预训练模型
操作步骤如下：
1)下载预训练模型压缩包PreTrainedModels.zip。
2)解压文件，将解压后的文件夹PreTrainedModels，放入vividime产品安装路径的vividime文件夹下，如下图，
3)重启产品。若存在多个C节点，需要放入多个C节点的对应路径下后，重启即可。
3. 连接向量数据库
参考向量数据库配置。