PostgresML es una extensión de PostgreSQL de código abierto que integra el aprendizaje automático directamente en la base de datos, permitiendo a los usuarios realizar entrenamiento e inferencia en datos tabulares y de texto utilizando consultas SQL.
PostgresML es una extensión de PostgreSQL de código abierto que integra el aprendizaje automático directamente en la base de datos, permitiendo a los usuarios realizar entrenamiento e inferencia en datos tabulares y de texto utilizando consultas SQL.
PostgresML es una extensión del servidor de base de datos PostgreSQL que permite el aprendizaje automático de extremo a extremo dentro de su base de datos. Permite a los usuarios construir, entrenar y desplegar modelos de ML directamente dentro de PostgreSQL, eliminando la necesidad de mover datos entre sistemas. Al utilizar consultas SQL, los usuarios pueden realizar entrenamiento e inferencia tanto en datos tabulares como textuales, maximizando la privacidad y seguridad de los datos, a la vez que se reduce la latencia y mejora el rendimiento.
¿Quién usará PostgresML?
Administradores de Bases de Datos
Científicos de Datos
Ingenieros de ML
Desarrolladores
Analistas de Datos
¿Cómo usar PostgresML?
Paso 1: Instale PostgreSQL y la extensión PostgresML.
Paso 2: Prepare sus datos dentro de la base de datos PostgreSQL.
Paso 3: Use consultas SQL para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático.
Paso 4: Despliegue los modelos para inferencia utilizando consultas SQL.
Paso 5: Monitoree y evalúe el rendimiento del modelo dentro de la base de datos.
Plataforma
web
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de PostgresML
Las características principales
Aprendizaje automático en la base de datos
Entrenamiento de modelos basado en SQL
Inferencia en datos tabulares y textuales
Seguridad de datos integrada
No se requiere movimiento de datos
Los beneficios
Privacidad de datos mejorada
Latencia reducida
Rendimiento aumentado
Gestión simplificada de modelos de ML
Integración sin problemas con PostgreSQL
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de PostgresML
Análisis de datos en tiempo real
Mantenimiento predictivo
Segmentación de clientes
Detección de fraudes
Sistemas de recomendación
Ventajas y desventajas de PostgresML
Ventajas
Operaciones de ML e IA dentro de la base de datos eliminan la necesidad de mover datos
Soporta aceleración por GPU para cálculos más rápidos
Integración con modelos grandes de lenguaje de última generación a través de Hugging Face
Pipeline incorporada para Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Alta escalabilidad y soporte para millones de transacciones por segundo
Amplia variedad de algoritmos de ML y tareas de PLN soportadas
Open source con una comunidad activa
Desventajas
Actualmente no admite integración directa con algunos proveedores remotos de LLM como OpenAI
La autoalojación puede requerir conocimientos de Docker y PostgreSQL
Diseñado principalmente para usuarios familiarizados con PostgreSQL y SQL
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