PostgresML ist eine Erweiterung für den PostgreSQL-Datenbankserver, die End-to-End-Maschinenlernen in Ihrer Datenbank ermöglicht. Es erlaubt Benutzern, ML-Modelle direkt in PostgreSQL zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, wodurch die Notwendigkeit eines Datenaustauschs zwischen Systemen entfällt. Durch die Verwendung von SQL-Abfragen können Benutzer Training und Inferenz sowohl auf Text- als auch auf Tabellendaten durchführen, wodurch die Datenprivatsphäre und -sicherheit maximiert und gleichzeitig die Latenz reduziert und die Leistung verbessert wird.
PostgresML Hauptfunktionen
Maschinelles Lernen in der Datenbank
SQL-basiertes Modelltraining
Inferenz auf Text- und Tabellendaten
Integrierte Datensicherheit
Kein Datenaustausch erforderlich
PostgresML Vor- und Nachteile
Nachteile
Unterstützt derzeit keine direkte Integration mit einigen Remote-LLM-Anbietern wie OpenAI
Selbsthosting erfordert möglicherweise Kenntnisse in Docker und PostgreSQL
Hauptsächlich für Benutzer mit Erfahrung in PostgreSQL und SQL entwickelt
Vorteile
ML- und KI-Operationen direkt in der Datenbank eliminieren die Notwendigkeit, Daten zu verschieben
Unterstützt GPU-Beschleunigung für schnellere Berechnungen
Integration mit hochmodernen großen Sprachmodellen über Hugging Face
Integrierte Pipeline für Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Hohe Skalierbarkeit und Unterstützung für Millionen von Transaktionen pro Sekunde
Breite Palette unterstützter ML-Algorithmen und NLP-Aufgaben