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PostgresML

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Einführung：
Schnelle, einfache und leistungsstarke MLops-Plattform.
Hinzugefügt am：
2025-01-13
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Soziale Medien & E-Mail：
youtube linkedin twitter
URL：
https://postgresml.org
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PostgresML Produktinformationen

Was ist PostgresML?

PostgresML is a complete MLops platform in a simple PostgreSQL extension. Erstellen Sie schnell, einfache und leistungsstarke Modelle direkt in Ihrer Datenbank.

Wie benutzt man PostgresML?

Die Verwendung von PostgresML ist einfach. Befolgen Sie einfach diese drei Schritte: 1. Trainieren Sie Ihr Modell mit der Funktion pgml.train(). 2. Bereiten Sie Ihr Modell mit der Funktion pgml.deploy() vor. 3. Machen Sie Vorhersagen mit der Funktion pgml.predict().

PostgresML-Kernfunktionen

  • Nahtlose Integration einer 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 gängigen Toolkits und Modellen

PostgresML-Anwendungsfälle

  • #1 Smart-Toy-Chatbots
  • #2 Unternehmenssuche verwalten
  • #3 Betrugserkennung in Notfällen des E911-Dienstes
  • #4 Durchschnittliches Tempo prognostizieren

FAQ zu PostgresML

Was ist PostgresML?
PostgresML ist eine umfassende MLops-Plattform in einer einfachen PostgreSQL-Erweiterung. Sie ermöglicht es Ihnen, schnell, einfach und leistungsstarke Machine-Learning-Modelle direkt in Ihrer Datenbank zu erstellen.
Wie kann ich PostgresML verwenden?
Die Verwendung von PostgresML ist einfach. Befolgen Sie einfach die drei Schritte: 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 Integration von MLops-Plattformen in der Datenbank, hohe Effizienz mit minimaler Latenz und Rechenkosten, eine Open-Source-Plattform mit verschiedenen ML-Bibliotheken, sofortige Skalierbarkeit mit benutzerdefiniertem Postgres-Pooler sowie die Möglichkeit, mit gängigen Toolkits und Modellen zu arbeiten.
Was sind die Anwendungsfälle von PostgresML?
Einige gängige Anwendungsfälle von PostgresML sind das Erstellen von Smart-Toy-Chatbots, die Verwaltung der Unternehmenssuche, die Erkennung von Betrug in Notfällen des E911-Dienstes und die Durchführung von Zeitreihenprognosen mit durchschnittlichem Tempo.
PostgresML Discord
Hier ist der PostgresML Discord: https://discord.gg/DmyJP3qJ7U. Für weitere Discord-Nachrichten klicken Sie bitte hier(/de/discord/dmyjp3qj7u).
PostgresML Support-E-Mail & Kundendienstkontakt & Rückerstattungskontakt usw.
Weitere Informationen zu Kontakt finden Sie auf der Kontaktseite (https://postgresml.org/contact)
PostgresML Unternehmen
PostgresML Firmenname: PostgresML .
Weitere Informationen zu PostgresML finden Sie auf der Über uns-Seite (https://postgresml.org/about) .
PostgresML Anmelden
PostgresML Anmeldelink: https://postgresml.org/login
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PostgresML Anmeldelink: https://postgresml.org/signup
PostgresML Preise
PostgresML Preislink: https://postgresml.org/pricing
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PostgresML Github
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