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.
Características principales de PostgresML
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
Pros y Contras de PostgresML
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
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