FAQ von SuperDuperDB
Was ist SuperDuperDB?
Erstellen Sie AI-Anwendungen einfach, ohne Ihre Daten in komplexe Pipelines und spezialisierte Vektordatenbanken verschieben zu müssen. Integrieren Sie AI und Vektorsuche direkt mit Ihrer Datenbank, einschließlich Echtzeit-Inferenz und Modelltraining. Einfach mit Python!
Wie benutzt man SuperDuperDB?
SuperDuperDB ermöglicht es Ihnen, AI in Ihre bevorzugte Datenbank zu integrieren und AI direkt mit Ihrer bevorzugten Datenbank mit Python zu trainieren.
Was kann ich mit SuperDuperDB machen?
Mit SuperDuperDB können Sie AI-Anwendungen auf Ihrer Datenspeicherung erstellen, Ihre bestehende Datenbank in eine voll funktionsfähige Vektordatenbank verwandeln, mit allen ML/AI-Frameworks und APIs arbeiten, Modelle bereitstellen und berechnen sowie Vektorsuche auf Ihren Daten mit Python durchführen.
Welche Datenbanken werden von SuperDuperDB unterstützt?
SuperDuperDB unterstützt MongoDB (Atlas), S3, PostgreSQL, MySQL, DuckDB, SQLite, BigQuery und Snowflake.
Kann ich Modelle mit SuperDuperDB trainieren und feinabstimmen?
Ja, Sie können Modelle einfach trainieren und feinabstimmen, indem Sie Ihre Daten (Speicherung) mit SuperDuperDB abfragen.
Kann ich AI-APIs mit SuperDuperDB integrieren?
Ja, Sie können AI-APIs wie OpenAI mit SuperDuperDB integrieren, um mühelos mit anderen Modellen auf Ihren Daten zusammenzuarbeiten.
Welche ML/AI-Frameworks werden von SuperDuperDB unterstützt?
SuperDuperDB unterstützt Pytorch, Tensorflow, Sklearn, HuggingFace, Keras und mehr.
Ist SuperDuperDB für Full-Stack-Entwickler geeignet?
Ja, SuperDuperDB ist für Full-Stack-Entwickler geeignet, die Next-Gen-AI in ihre Anwendungen implementieren möchten, ohne MLOps-Kenntnisse zu benötigen.
Ist SuperDuperDB für Data Scientists geeignet?
Ja, SuperDuperDB ist für Data Scientists geeignet, die AI-Modelle mit ihren bevorzugten Tools mit minimalem Aufwand entwickeln und trainieren möchten.
Ist SuperDuperDB für ML-Ingenieure geeignet?
Ja, SuperDuperDB ist für ML-Ingenieure geeignet, die eine einzige skalierbare Einrichtung wünschen, die lokale, On-Premise- und Cloud-Bereitstellung unterstützt.