PostgreSQL

PostgresML: Komplette MLops-Plattform in PostgreSQL-Erweiterung

PostgresML ist eine vollständige MLops-Plattform in einer einfachen PostgreSQL-Erweiterung. Erstellen Sie schnelle, einfache und leistungsstarke Modelle direkt in Ihrer Datenbank.
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Was ist PostgresML?

PostgresML ist eine vollständige MLops-Plattform in einer einfachen PostgreSQL-Erweiterung. Erstellen Sie schnelle, einfache und leistungsstarke Modelle direkt in Ihrer Datenbank.

Wie verwendet man PostgresML?

Die Verwendung von PostgresML ist einfach. Folgen Sie einfach diesen drei Schritten: 1. Trainieren Sie Ihr Modell mit der Funktion pgml.train(). 2. Stellen Sie Ihr Modell mit der Funktion pgml.deploy() bereit. 3. Machen Sie Vorhersagen mit der Funktion pgml.predict().

Kernfunktionen von PostgresML

Nahtlose MLops-Plattform in der Datenbank

Hohe Effizienz mit minimaler Latenz und Rechenkosten

Open-Source-Plattform mit verschiedenen ML-Bibliotheken

Sofortige Skalierbarkeit mit benutzerdefiniertem Postgres-Pooler

Arbeiten mit beliebten Toolkits und Modellen

Anwendungsfälle von PostgresML

smart_toy Chatbots

manage_search Webseitensuche

e911_emergency Betrugserkennung

avg_pace Prognosen

FAQ von PostgresML

Was ist PostgresML?

PostgresML ist eine vollständige MLops-Plattform in einer einfachen PostgreSQL-Erweiterung. Erstellen Sie schnelle, einfache und leistungsstarke Modelle direkt in Ihrer Datenbank.

Wie verwendet man PostgresML?

Die Verwendung von PostgresML ist einfach. Folgen Sie einfach diesen drei Schritten: 1. Trainieren Sie Ihr Modell mit der Funktion pgml.train(). 2. Stellen Sie Ihr Modell mit der Funktion pgml.deploy() bereit. 3. Machen Sie Vorhersagen mit der Funktion pgml.predict().

Wie kann ich PostgresML nutzen?

Die Nutzung von PostgresML ist einfach. Folgen Sie einfach den drei Schritten: Trainieren Sie Ihr Modell, stellen Sie es bereit und machen Sie Vorhersagen. Sie können Funktionen wie pgml.train(), pgml.deploy() und pgml.predict() verwenden, um diese Aufgaben auszuführen.

Was sind die Kernfunktionen von PostgresML?

PostgresML bietet Funktionen wie eine nahtlose MLops-Plattform in der Datenbank, hohe Effizienz mit minimaler Latenz und Rechenkosten, eine Open-Source-Plattform mit verschiedenen ML-Bibliotheken, sofortige Skalierbarkeit mit benutzerdefiniertem Postgres-Pooler und die Möglichkeit, mit beliebten Toolkits und Modellen zu arbeiten.

Was sind die Anwendungsfälle von PostgresML?

Einige häufige Anwendungsfälle von PostgresML umfassen den Aufbau von smart_toy Chatbots, die Verwaltung der Webseitensuche, die Erkennung von Betrug in e911_emergency Situationen und die Durchführung von Zeitreihenprognosen mit avg_pace.

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