PostgresML è una soluzione innovativa per integrare ML e AI in Postgres:
- Offre funzionalità per creare embeddings, convertendo testo in vettori di rappresentazione per operazioni come indice, filtro e ranking, generando output in tempo reale accurati.
- Permette di scegliere tra modelli all'avanguardia per generare embeddings e dispone di preprocessori dati integrati per la preparazione dei dati.
- Garantisce la colocalizzazione dei dati e del calcolo, consentendo operazioni anche con terabyte di dati su una singola macchina, e offre sicurezza e privacy dei dati.
- Ha un modello di prezzo basato sui modelli utilizzati per minimizzare costi e operazioni, e può sostituire molti strumenti esistenti.
- Supporta attività come training, tuning e deployment di modelli di regressione, classificazione e clustering, e permette il fine-tuning dei LLMs.
- Integra diverse librerie e modelli, lavorando con PyTorch, TensorFlow, Flax, SciKit-Learn, Hugging Face, Llama, Mistral, XGBoost, LightGBM e CatBoost.
- Ha una comunità attiva, con utenti che apprezzano le sue funzionalità come l'esecuzione di modelli Hugging Face in PostgreSQL, la scalabilità e l'ottimizzazione dei modelli. In sintesi, offre una soluzione completa per migliorare le applicazioni, ridurre i costi e ottimizzare la gestione dei dati.
