PostgresML

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PostgresML은 SQL 쿼리를 사용하여 텍스트 및 표 형식 데이터에 대한 트레이닝 및 추론을 수행할 수 있도록 기계 학습을 데이터베이스에 직접 통합한 오픈 소스 PostgreSQL 확장입니다.
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추천

PostgresML란?

PostgresML은 PostgreSQL 데이터베이스 서버를 위한 확장으로, 데이터베이스 내부에서 엔드 투 엔드 기계 학습을 가능하게 합니다. 사용자는 PostgreSQL 내에서 ML 모델을 직접 작성, 교육 및 배포할 수 있으며, 시스템 간의 데이터 이동 필요성을 없앵니다. SQL 쿼리를 사용하여 사용자는 텍스트 및 표 형식 데이터에서 교육 및 추론을 수행함으로써 데이터 프라이버시와 보안을 극대화하고 대기 시간을 줄이며 성능을 향상시킵니다.

PostgresML을 사용할 사람은?

  • 데이터베이스 관리자
  • 데이터 과학자
  • ML 엔지니어
  • 개발자
  • 데이터 분석가

PostgresML 사용 방법은?

  • 1단계: PostgreSQL 및 PostgresML 확장을 설치합니다.
  • 2단계: PostgreSQL 데이터베이스 내에서 데이터를 준비합니다.
  • 3단계: SQL 쿼리를 사용하여 기계 학습 모델을 만들고 교육합니다.
  • 4단계: SQL 쿼리를 사용하여 추론을 위해 모델을 배포합니다.
  • 5단계: 데이터베이스 내에서 모델의 성능을 모니터링하고 평가합니다.

플랫폼

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

PostgresML의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • 데이터베이스 내 기계 학습
  • SQL 기반 모델 교육
  • 텍스트 및 표 형식 데이터에 대한 추론
  • 통합 데이터 보안
  • 데이터 이동 불필요

장점

  • 데이터 프라이버시 개선
  • 지연 시간 감소
  • 성능 향상
  • ML 모델 관리 간소화
  • PostgreSQL과의 원활한 통합

PostgresML의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 실시간 데이터 분석
  • 예측 유지보수
  • 고객 세분화
  • 사기 탐지
  • 추천 시스템

PostgresML의 장점과 단점

장점

데이터베이스 내 ML 및 AI 작업으로 데이터 이동 불필요
빠른 계산을 위한 GPU 가속 지원
Hugging Face를 통한 최첨단 대규모 언어 모델 통합
검색 보강 생성(RAG)을 위한 내장 파이프라인
높은 확장성과 초당 수백만 건 거래 지원
다양한 ML 알고리즘 및 NLP 작업 지원
활발한 커뮤니티가 있는 오픈 소스

단점

현재 OpenAI와 같은 일부 원격 LLM 공급자와의 직접 통합을 지원하지 않음
셀프 호스팅은 Docker와 PostgreSQL 지식이 필요할 수 있음
주로 PostgreSQL과 SQL에 익숙한 사용자를 위해 설계됨

PostgresML의 가격

무료 플랜 있음YES
무료 평가판 정보
가격 모델무료
신용카드 필요 여부No
결제 시작
평생 플랜 있음No
청구 빈도
최신 가격은 다음을 방문하세요: https://postgresml.org

PostgresML의 자주 묻는 질문

PostgresML 회사 정보

  • 웹사이트: https://postgresml.org
  • 회사 이름: PostgresML
  • 지원 이메일: [email protected]
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/postgresml

PostgresML의 분석

시간 경과에 따른 방문

월별 방문 수
29
평균 방문 시간
00:00:00
방문당 페이지 수
1.01
이탈율
46.31%
Aug 2025 - Oct 2025 전체 트래픽

지리정보

상위 1 지역
India
100%
Aug 2025 - Oct 2025 전세계 데스크탑 전용

트래픽 소스

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38.61%
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PostgresML 리뷰

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PostgresML의 주요 경쟁자와 대안은?

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

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