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PostgresML

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Introducción：
Plataforma de MLops rápida, simple y poderosa.
Añadido el：
2025-01-13
Visitas mensuales：
webTraffic 16.4K
Redes sociales y correo electrónico：
youtube linkedin twitter
URL：
https://postgresml.org
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PostgresML Información del producto

¿Qué es PostgresML?

PostgresML es una plataforma completa de MLops en una simple extensión de PostgreSQL. Construye modelos rápidos, simples y poderosos directamente dentro de tu base de datos.

¿Cómo usar PostgresML?

Es simple de usar PostgresML. Solo sigue estos tres pasos: 1. Entrena tu modelo usando la función pgml.train(). 2. Despliega tu modelo usando la función pgml.deploy(). 3. Realiza predicciones usando la función pgml.predict().

Características principales de PostgresML

  • Plataforma de MLops en la base de datos sin interrupciones
  • Alta eficiencia con un tiempo de latencia y costo computacional mínimos
  • Plataforma de código abierto con diversas bibliotecas de ML
  • Escalabilidad instantánea con el Postgres pooler personalizado
  • Trabaja con herramientas y modelos populares

Casos de uso de PostgresML

  • #1 smart_toy Chatbots
  • #2 Site Search de gestión
  • #3 Detección de fraude en e911_emergency
  • #4 Pronóstico de ritmo promedio

Preguntas frecuentes de PostgresML

¿Qué es PostgresML?
PostgresML es una plataforma completa de MLops en una simple extensión de PostgreSQL. Te permite construir modelos de aprendizaje automático rápidos, simples y poderosos directamente dentro de tu base de datos.
¿Cómo puedo usar PostgresML?
Usar PostgresML es fácil. Solo sigue los tres pasos: entrena tu modelo, despliégalo y realiza predicciones. Puedes usar funciones como pgml.train(), pgml.deploy() y pgml.predict() para realizar estas tareas.
¿Cuáles son las características principales de PostgresML?
PostgresML ofrece características como una plataforma de MLops en la base de datos sin interrupciones, alta eficiencia con un tiempo de latencia y costo computacional mínimos, plataforma de código abierto con diversas bibliotecas de ML, escalabilidad instantánea con el Postgres pooler personalizado y la capacidad de trabajar con herramientas y modelos populares.
¿Cuáles son los casos de uso de PostgresML?
Algunos casos de uso comunes de PostgresML incluyen la construcción de smart_toy Chatbots, la gestión de la búsqueda en sitios web, la detección de fraudes en situaciones de e911_emergency y la realización de pronósticos de series de tiempo con el ritmo promedio.
PostgresML Discordia
Aquí está el Discord de PostgresML: https://discord.gg/DmyJP3qJ7U. Para obtener más mensajes de Discord, haga clic aquí(/es/discord/dmyjp3qj7u).
PostgresML Correo electrónico de soporte, contacto de servicio al cliente, contacto de reembolso, etc.
Más contacto, visite la página de contacto(https://postgresml.org/contact)
PostgresML empresa
PostgresML Nombre de la empresa: PostgresML .
Más información sobre PostgresML, visite la página acerca de nosotros(https://postgresml.org/about) .
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PostgresML Enlace de inicio de sesión: https://postgresml.org/login
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PostgresML Enlace de registro: https://postgresml.org/signup
Precios de PostgresML
Enlace de precios de PostgresML: https://postgresml.org/pricing
Youtube de PostgresML
Enlace de Youtube de PostgresML: https://www.youtube.com/@postgresml
Linkedin de PostgresML
Enlace de Linkedin de PostgresML: https://www.linkedin.com/company/postgresml
Twitter de PostgresML
Enlace de Twitter de PostgresML: https://twitter.com/postgresml
Github de PostgresML
Enlace de Github de PostgresML: https://github.com/postgresml/postgresml

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