PostgresML - это расширение PostgreSQL с открытым исходным кодом, которое интегрирует машинное обучение непосредственно в базу данных, позволяя пользователям выполнять обучение и вывод по текстовым и табличным данным с помощью SQL-запросов.
PostgresML - это расширение PostgreSQL с открытым исходным кодом, которое интегрирует машинное обучение непосредственно в базу данных, позволяя пользователям выполнять обучение и вывод по текстовым и табличным данным с помощью SQL-запросов.
PostgresML - это расширение для сервера баз данных PostgreSQL, которое позволяет выполнять машинное обучение от начала и до конца внутри вашей базы данных. Оно позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения непосредственно в PostgreSQL, устраняя необходимость в перемещении данных между системами. С помощью SQL-запросов пользователи могут выполнять обучение и вывод как по текстовым, так и по табличным данным, максимизируя конфиденциальность и безопасность данных, одновременно снижая задержку и улучшая производительность.
Кто будет использовать PostgresML?
Администраторы баз данных
Данные ученые
Инженеры машинного обучения
Разработчики
Аналитики данных
Как использовать PostgresML?
Шаг 1: Установите PostgreSQL и расширение PostgresML.
Шаг 2: Подготовьте ваши данные в базе данных PostgreSQL.
Шаг 3: Используйте SQL-запросы для создания и обучения моделей машинного обучения.
Шаг 4: Разверните модели для вывода, используя SQL-запросы.
Шаг 5: Монитори и оценивайте производительность модели внутри базы данных.
Платформа
web
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества PostgresML
Основные функции
Машинное обучение в базе данных
Обучение моделей на основе SQL
Вывод по текстовым и табличным данным
Интегрированная безопасность данных
Не требует перемещения данных
Преимущества
Улучшенная конфиденциальность данных
Снижение задержки
Повышение производительности
Упрощенное управление моделями машинного обучения
Бесшовная интеграция с PostgreSQL
Основные Сценарии Использования и Приложения PostgresML
Анализ данных в реальном времени
Предиктивное обслуживание
Сегментация клиентов
Обнаружение мошенничества
Системы рекомендаций
Плюсы и минусы PostgresML
Плюсы
ML и AI операции в базе данных устраняют необходимость перемещения данных
Поддержка ускорения GPU для более быстрых вычислений
Интеграция с передовыми крупными языковыми моделями через Hugging Face
Встроенный конвейер для генерации с поисковым усилением (RAG)
Высокая масштабируемость и поддержка миллионов транзакций в секунду
Широкий спектр поддерживаемых алгоритмов ML и задач NLP
Открытый исходный код с активным сообществом
Минусы
В настоящее время не поддерживает прямую интеграцию с некоторыми удалёнными поставщиками LLM, такими как OpenAI
Самостоятельный хостинг может потребовать знаний Docker и PostgreSQL
В первую очередь рассчитан на пользователей, знакомых с PostgreSQL и SQL
Stackie.AI - это приложение для ведения личного учета с помощью ИИ, позволяющее регистрировать, отслеживать и анализировать ваши повседневные действия.
Julep AI Responses — это SDK для Node.js, который позволяет создавать, конфигурировать и развертывать пользовательских диалоговых ИИ-агентов с рабочими процессами.