PostgresML

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PostgresML est une extension PostgreSQL open source qui intègre l'apprentissage automatique directement dans la base de données, permettant aux utilisateurs de réaliser des entraînements et des inférences sur des données textuelles et tabulaires à l'aide de requêtes SQL.
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Tarification :
May 21 2024
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Vedettes
Flowith
Flowith est un espace de travail agentique basé sur un canevas qui offre gratuitement 🍌Nano Banana Pro et d'autres modèl
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Refly.AI permet aux créateurs non techniques d'automatiser des workflows en utilisant le langage naturel et une toile visuelle.
BGRemover
Supprimez facilement les arrière-plans d'images en ligne avec SharkFoto BGRemover.
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Qoder est un assistant de codage propulsé par l'IA qui automatise la planification, le codage et les tests des projets logiciels.
FixArt AI
FixArt AI propose des outils d'IA gratuits et sans restriction pour la génération d'images et de vidéos, sans inscription.
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Studio web tout‑en‑un qui transforme textes et images en art anime, personnages, voix et courts‑métrages.
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Skywork AI est un outil innovant pour améliorer la productivité grâce à l'IA.
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Animez vos fantasmes ! Créez des vidéos IA de baisers ou bikinis à partir d'images/textes. Essayez le changeur de vêteme
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SharkFoto est une plateforme tout-en-un alimentée par l'IA pour créer et éditer efficacement des vidéos, images et musiques.
ThumbnailCreator.com
Outil alimenté par IA pour créer rapidement et facilement des miniatures YouTube époustouflantes et professionnelles.
Pippit
Élevez votre création de contenu avec les puissants outils d'IA de Pippit !
SuperMaker AI Video Generator
Créez des vidéos, de la musique et des images époustouflantes sans effort avec SuperMaker.
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Créez facilement des courts-métrages d'anime époustouflants grâce à des technologies d'IA de pointe.
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Plateforme de croissance LinkedIn propulsée par l'IA qui apprend votre voix pour créer du contenu, engager et analyser les performances.
Seedance-2
Seedance 2.0 est un générateur gratuit alimenté par l'IA qui convertit du texte en vidéo et des images en vidéo, avec synchronisation labiale réaliste et effets sonores.
Gobii
Gobii permet aux équipes de créer des travailleurs numériques autonomes 24/7 pour automatiser la recherche web et les tâches routinières.
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Générateur gratuit de liens et QR WhatsApp avec analytics, liens de marque, routage et fonctionnalités de chat multi‑agents.
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AI Manga Translator traduit instantanément des images de manga en plusieurs langues en ligne.
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Outil de préchauffage WhatsApp propulsé par l'IA qui automatise l'envoi en masse tout en empêchant les blocages de comptes.
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Qu'est-ce que PostgresML ?

PostgresML est une extension pour le serveur de base de données PostgreSQL qui permet un apprentissage automatique de bout en bout à l'intérieur de votre base de données. Il permet aux utilisateurs de créer, d'entraîner et de déployer des modèles d'apprentissage automatique directement au sein de PostgreSQL, éliminant ainsi le besoin de transfert de données entre systèmes. Grâce aux requêtes SQL, les utilisateurs peuvent réaliser des entraînements et des inférences sur des données textuelles et tabulaires, maximisant ainsi la confidentialité et la sécurité des données tout en réduisant la latence et en améliorant les performances.

Qui va utiliser PostgresML ?

  • Administrateurs de bases de données
  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs ML
  • Développeurs
  • Analystes de données

Comment utiliser PostgresML ?

  • Étape 1 : Installez PostgreSQL et l'extension PostgresML.
  • Étape 2 : Préparez vos données dans la base de données PostgreSQL.
  • Étape 3 : Utilisez des requêtes SQL pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
  • Étape 4 : Déployez les modèles pour l'inférence à l'aide de requêtes SQL.
  • Étape 5 : Surveillez et évaluez la performance des modèles dans la base de données.

Plateforme

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de PostgresML

Les fonctionnalités principales

  • Apprentissage automatique en base de données
  • Entraînement de modèles basé sur SQL
  • Inférence sur des données textuelles et tabulaires
  • Sécurité des données intégrée
  • Pas de transfert de données nécessaire

Les avantages

  • Amélioration de la confidentialité des données
  • Réduction de la latence
  • Augmentation de la performance
  • Gestion simplifiée des modèles ML
  • Intégration transparente avec PostgreSQL

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de PostgresML

  • Analyse de données en temps réel
  • Maintenance prédictive
  • Segmentation des clients
  • Détection de fraudes
  • Systèmes de recommandation

Avantages et inconvénients de PostgresML

Avantages

Les opérations ML et IA dans la base de données éliminent le besoin de déplacer les données
Prise en charge de l'accélération GPU pour des calculs plus rapides
Intégration avec des grands modèles de langage de pointe via Hugging Face
Pipeline intégrée pour la génération augmentée par récupération (RAG)
Haute scalabilité et prise en charge de millions de transactions par seconde
Large gamme d'algorithmes ML et de tâches NLP supportés
Open source avec une communauté active

Inconvénients

Ne prend pas en charge l'intégration directe avec certains fournisseurs LLM distants comme OpenAI pour le moment
L'hébergement autonome peut nécessiter des connaissances en Docker et PostgreSQL
Principalement conçu pour les utilisateurs familiers avec PostgreSQL et SQL

Tarification de PostgresML

Possède un plan gratuitYES
Détails de l'essai gratuit
Modèle de tarificationGratuit
Carte de crédit requiseNo
Payé à partir de
Possède un plan à vieNo
Fréquence de facturation
Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://postgresml.org

FAQs sur PostgresML

Informations sur la Société PostgresML

  • Site Web : https://postgresml.org
  • Nom de la Société : PostgresML
  • Email de Support : [email protected]
  • Facebook : NA
  • X(Twitter) : NA
  • YouTube : NA
  • Instagram : NA
  • Tiktok : NA
  • LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/postgresml

Avis PostgresML

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Principaux Concurrents et Alternatives de PostgresML ?

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • H2O.ai
  • MLflow
  • Scikit-learn

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