FAQ von SuperDuperDB
Was ist SuperDuperDB?
Erstellen Sie KI-Anwendungen ganz einfach, ohne Ihre Daten in komplexe Pipelines und spezialisierte Vektordatenbanken verschieben zu müssen. Integrieren Sie KI und Vektorsuche direkt mit Ihrer Datenbank, einschließlich Echtzeitinferenz und Modelltraining. Einfach mit Python!
Wie verwendet man SuperDuperDB?
SuperDuperDB ermöglicht es Ihnen, KI in Ihre bevorzugte Datenbank zu bringen, indem Sie KI direkt mit Ihrer bevorzugten Datenbank unter Verwendung von Python integrieren und trainieren.
Was kann ich mit SuperDuperDB tun?
Mit SuperDuperDB können Sie KI-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 Vektorsuchen 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 anpassen?
Ja, Sie können Modelle ganz einfach trainieren und anpassen, indem Sie Ihre Daten (Datenspeicherung) mit SuperDuperDB abfragen.
Kann ich KI-APIs mit SuperDuperDB integrieren?
Ja, Sie können KI-APIs wie OpenAI mit SuperDuperDB integrieren, um 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 die nächste Generation von KI in ihre Anwendungen implementieren möchten, ohne MLOps-Kenntnisse zu benötigen.
Ist SuperDuperDB für Data Scientists geeignet?
Ja, SuperDuperDB ist für Data Scientists geeignet, die KI-Modelle mit ihren bevorzugten Werkzeugen 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, vor Ort und Cloud-Bereitstellungen unterstützt.