PostgresML

PostgresML:PostgreSQL拡張機能における完全なMLopsプラットフォーム

PostgresMLは、シンプルなPostgreSQL拡張機能における完全なMLopsプラットフォームです。データベース内で迅速でシンプルかつ強力なモデルを構築します。
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PostgresMLとは?

PostgresMLは、シンプルなPostgreSQL拡張機能である完全なMLopsプラットフォームです。データベース内で迅速かつシンプルで強力なモデルを構築します。

PostgresMLの使い方は?

PostgresMLの使用は簡単です。次の3つのステップに従ってください:1. pgml.train()関数を使用してモデルをトレーニングします。2. pgml.deploy()関数を使用してモデルをデプロイします。3. pgml.predict()関数を使用して予測を行います。

PostgresMLの主な機能

シームレスなインデータベースMLopsプラットフォーム

最小限のレイテンシーと計算コストでの高効率

さまざまなMLライブラリを持つオープンソースプラットフォーム

カスタムPostgresプーラーによる瞬時のスケーラビリティ

人気のツールキットやモデルとの連携

PostgresMLのユースケース

smart_toyチャットボット

manage_searchサイト検索

e911_emergency詐欺検出

avg_pace予測

PostgresMLのFAQ

PostgresMLとは何ですか?

PostgresMLは、シンプルなPostgreSQL拡張機能である完全なMLopsプラットフォームです。データベース内で迅速かつシンプルで強力なモデルを構築します。

PostgresMLの使い方は?

PostgresMLの使用は簡単です。次の3つのステップに従ってください:1. pgml.train()関数を使用してモデルをトレーニングします。2. pgml.deploy()関数を使用してモデルをデプロイします。3. pgml.predict()関数を使用して予測を行います。

PostgresMLをどのように使用できますか?

PostgresMLの使用は簡単です。3つのステップに従ってください:モデルをトレーニングし、デプロイし、予測を行います。pgml.train()、pgml.deploy()、pgml.predict()などの関数を使用してこれらのタスクを実行できます。

PostgresMLの主な機能は何ですか?

PostgresMLは、シームレスなインデータベースMLopsプラットフォーム、最小限のレイテンシーと計算コストでの高効率、さまざまなMLライブラリを持つオープンソースプラットフォーム、カスタムPostgresプーラーによる瞬時のスケーラビリティ、人気のツールキットやモデルとの連携などの機能を提供します。

PostgresMLのユースケースは何ですか?

PostgresMLの一般的なユースケースには、smart_toyチャットボットの構築、サイト検索の管理、e911_emergency状況での詐欺検出、avg_paceを使用した時系列予測などがあります。

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