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PostgresML: 作为 PostgreSQL 扩展的 MLOps 平台,用于在数据库内部构建 ML 模型。

今天笨小兔分享一个作为 PostgreSQL 扩展的 MLOps 平台,用于在数据库内部构建 ML 模型。PostgresML:属于AI开发者工具,AI应用构建器,大语言模型 LLMs等方面AI工具。

作为 PostgreSQL 扩展的 MLOps 平台,用于在数据库内部构建 ML 模型。

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PostgresML: PostgresML 是一个作为 PostgreSQL 扩展实现的完整 MLOps 平台。它允许用户直接在数据库中构建快速、简单且强大的机器学习模型。它提供了 GPU 加速的 Postgres 数据库,用于构建 AI 应用,支持诸如向量嵌入、实时输出生成等任务。PostgresML 通过将向量数据库、嵌入模型和大语言模型等不同组件整合到一个系统中,简化了 AI 技术栈。

PostgresML 工具信息

什么是PostgresML?

PostgresML 是一个作为 PostgreSQL 扩展实现的完整 MLOps 平台。它允许用户直接在数据库中构建快速、简单且强大的机器学习模型。它提供了 GPU 加速的 Postgres 数据库,用于构建 AI 应用,支持诸如向量嵌入、实时输出生成等任务。PostgresML 通过将向量数据库、嵌入模型和大语言模型等不同组件整合到一个系统中,简化了 AI 技术栈。

如何使用 PostgresML?

PostgresML 可以通过 SQL 或 JavaScript 和 Python 的 SDK 使用。用户可以直接在 PostgreSQL 内执行文本生成、嵌入创建和向量数据库操作等任务。该平台支持多种开源模型,并允许在用户数据上微调大语言模型。

PostgresML 的核心功能

  • 直接在 PostgreSQL 中构建和部署 ML 模型
  • 用于 AI 应用的 GPU 加速的 Postgres 数据库
  • 向量嵌入和实时输出生成
  • 与开源模型(如 Mistral、Llama 等)的集成
  • 支持 SQL 以及 JavaScript 和 Python 的 SDK

PostgresML 的使用案例

  • #1RAG(检索增强生成)
  • #2搜索
  • #3聊天机器人
  • #4文本生成
  • #5嵌入
  • #6向量数据库
  • #7监督学习

关于PostgresML更多信息

PostgresML常见问题

下面是大家比较关心的一些问题解答。

什么是PostgresML?

PostgresML 是一个作为 PostgreSQL 扩展实现的完整 MLOps 平台。它允许用户直接在数据库中构建快速、简单且强大的机器学习模型。它提供了 GPU 加速的 Postgres 数据库,用于构建 AI 应用,支持诸如向量嵌入、实时输出生成等任务。PostgresML 通过将向量数据库、嵌入模型和大语言模型等不同组件整合到一个系统中,简化了 AI 技术栈。

如何使用 PostgresML?

PostgresML 可以通过 SQL 或 JavaScript 和 Python 的 SDK 使用。用户可以直接在 PostgreSQL 内执行文本生成、嵌入创建和向量数据库操作等任务。该平台支持多种开源模型,并允许在用户数据上微调大语言模型。

什么是 PostgresML?

PostgresML 是一个作为 PostgreSQL 扩展实现的完整 MLOps 平台,允许你直接在数据库中构建和部署机器学习模型。

我可以使用 PostgresML 执行哪些任务?

你可以执行一系列 AI 和机器学习任务,包括文本生成、嵌入创建、向量数据库操作、监督学习、RAG、搜索以及聊天机器人开发。

PostgresML 支持哪些模型?

PostgresML 支持多种开源模型,包括 Mistral、Llama 等。它还允许你在自己的数据上微调大语言模型。

PostgresML 如何简化 AI 技术栈?

PostgresML 将向量数据库、嵌入模型和大语言模型等组件集成到一个系统中,降低了管理多个微服务的复杂度。

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