PostgresML
PostgresML é uma extensão de código aberto do PostgreSQL que integra o aprendizado de máquina diretamente no banco de dados, permitindo que os usuários realizem treinamentos e inferências em dados textuais e tabulares usando consultas SQL.
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PostgresML é uma extensão de código aberto do PostgreSQL que integra o aprendizado de máquina diretamente no banco de dados, permitindo que os usuários realizem treinamentos e inferências em dados textuais e tabulares usando consultas SQL.
Em Destaque
O que é PostgresML?
PostgresML é uma extensão para o servidor de banco de dados PostgreSQL que permite aprendizado de máquina de ponta a ponta dentro do seu banco de dados. Ele permite que os usuários criem, treinem e implementem modelos de ML diretamente no PostgreSQL, eliminando a necessidade de movimentação de dados entre sistemas. Usando consultas SQL, os usuários podem realizar treinamentos e inferências em dados textuais e tabulares, maximizando a privacidade e segurança dos dados, enquanto reduzem a latência e melhoram o desempenho.
Quem usará PostgresML?
- Administradores de Banco de Dados
- Cientistas de Dados
- Engenheiros de ML
- Desenvolvedores
- Analistas de Dados
Como usar PostgresML?
- Passo 1: Instale o PostgreSQL e a extensão PostgresML.
- Passo 2: Prepare seus dados dentro do banco de dados PostgreSQL.
- Passo 3: Utilize consultas SQL para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina.
- Passo 4: Implemente os modelos para inferência usando consultas SQL.
- Passo 5: Monitore e avalie o desempenho do modelo dentro do banco de dados.
Plataforma
- web
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de PostgresML
Principais recursos
- Aprendizado de máquina dentro do banco de dados
- Treinamento de modelo baseado em SQL
- Inferência em dados textuais e tabulares
- Segurança de dados integrada
- Nenhuma movimentação de dados necessária
Os benefícios
- Privacidade de dados aprimorada
- Latência reduzida
- Desempenho aumentado
- Gerenciamento simplificado de modelos de ML
- Integração perfeita com o PostgreSQL
Principais Casos de Uso & Aplicações de PostgresML
- Análise de dados em tempo real
- Manutenção preditiva
- Segmentação de clientes
- Detecção de fraudes
- Sistemas de recomendação
Prós e contras de PostgresML
Prós
Operações de ML e IA dentro do banco de dados eliminam a necessidade de mover dados
Suporta aceleração por GPU para cálculos mais rápidos
Integração com modelos avançados de linguagem via Hugging Face
Pipeline incorporado para Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
Alta escalabilidade e suporte para milhões de transações por segundo
Ampla variedade de algoritmos de ML e tarefas de PLN suportados
Open source com uma comunidade ativa
Contras
Atualmente não suporta integração direta com alguns provedores remotos de LLM como OpenAI
A hospedagem própria pode exigir conhecimento em Docker e PostgreSQL
Projetado principalmente para usuários familiarizados com PostgreSQL e SQL
Preços de PostgresML
| Tem plano gratuito | YES |
|---|---|
| Detalhes do teste gratuito | |
| Modelo de preços | Grátis |
| Cartão de crédito é necessário | No |
| Pago a partir de | |
| Tem plano vitalício | No |
| Frequência de cobrança |
FAQs sobre PostgresML
Informações da Empresa PostgresML
- Website: https://postgresml.org
- Nome da Empresa: PostgresML
- Email de Suporte: [email protected]
- Facebook: NA
- X(Twitter): NA
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/postgresml
Análise de PostgresML
Visitas ao Longo do Tempo
Visitas Mensais
29
Duração Média das Visitas
00:00:00
Páginas por Visita
1.01
Taxa de Rejeição
46.31%
Aug 2025 - Oct 2025 Todo o Tráfego
Geografia
Top 1 Regiões
India
100%
Aug 2025 - Oct 2025 Global Apenas para Desktop
Fontes de Tráfego
Search
40.71%
Direct
38.61%
Referrals
14.01%
Social
3.78%
Paid Referrals
2.01%
Mail
0.18%
Aug 2025 - Oct 2025 Apenas para Desktop
Principais Palavras-Chave
| Palavra-Chave | Tráfego | Custo por Clique |
|---|---|---|
| ycjobs | 200 | $ -- |
Avaliações de PostgresML
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de PostgresML?
- TensorFlow
- PyTorch
- H2O.ai
- MLflow
- Scikit-learn
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