PostgresML是一个基于PostgreSQL数据库扩展的MLOps开发平台,核心定位是让开发者可以直接在数据库内部完成机器学习全流程开发,无需将数据迁移到外部计算系统。核心功能包含模型训练、模型部署、向量数据库支持、内置LLM推理以及数据预处理,主要面向机器学习开发人员、数据工程师、AI应用开发者等群体,适用于需要低延迟预测的AI应用开发、基于数据库自有数据的模型训练、嵌入数据库的生成式AI应用搭建等场景,可降低数据迁移带来的额外成本与延迟。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- postgresml.org
- 定价模式
- PostgresML作为开源项目,核心扩
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 机器学习开发人员、数据工程师、AI应用开发者、PostgreSQL用户
- 收录时间
- 2026/9/4
- 内容更新
- 2026/9/17
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这是一个将MLOps全流程与PostgreSQL数据库深度结合的开发平台,打破了传统机器学习开发需要数据从数据库导出、外部训练、再部署回应用的流程,把所有环节都放在数据库内部完成。对于很多已经把核心业务数据存储在PostgreSQL中的团队来说,该平台可以省去额外搭建向量数据库、模型推理服务的成本,也避免了数据跨系统传输带来的延迟与安全问题。在生成式AI流行的当下,很多团队需要搭建RAG应用,该平台可以直接利用现有PostgreSQL完成向量存储与检索,再加内置的开源LLM支持,就可以快速搭建完整的本地RAG应用,不需要维护多个独立服务。它的设计思路比较新颖,把机器学习能力直接变成数据库的原生功能,对熟悉SQL但不想搭建复杂AI基础设施的开发者比较友好,适合对延迟敏感、数据量适中的AI应用开发场景。
核心功能
使用指南
- 1
根据当前使用的PostgreSQL版本,从官方网站下载对应版本的PostgresML扩展安装包,完成扩展的编译与安装配置。
- 2
进入PostgreSQL命令行或可视化管理工具,执行CREATE EXTENSION pgml语句完成扩展的注册启用,准备可用的训练数据。
- 3
根据任务类型编写训练SQL语句,调用pgml.train函数,指定训练数据的表名、目标列、模型类型与超参数,启动模型训练。
- 4
训练完成后,可通过pgml.predict函数编写SQL查询,对新的输入数据调用训练好的模型生成推理结果。
- 5
若使用向量检索功能,可调用pgml.embed函数生成文本嵌入,再通过余弦相似度函数完成向量匹配,搭建检索增强应用。
优势与不足
优点6 项
无需数据迁移,直接使用数据库内数据完成建模
原生集成PostgreSQL,降低架构复杂度
内置向量检索能力,可直接搭建RAG应用
开源开放,支持自定义扩展模型与功能
推理延迟低,适合实时预测场景
支持内置开源大语言模型,可本地部署推理
不足4 项
依赖特定版本的PostgreSQL,版本适配存在一定门槛
大规模分布式训练支持不足,不适合超大规模模型训练
相关生态与工具链成熟度低于独立MLOps平台
对不熟悉PostgreSQL扩展开发的用户有一定学习成本
定价说明
PostgresML作为开源项目,核心扩展功能完全免费,用户可自由下载、安装、使用与修改源码,没有使用限制。官方提供托管的云服务版本,基础免费额度包含小型模型训练、每月1000次推理请求与1GB存储,适合个人开发者测试使用。付费托管版按资源使用量计费,起步价格为每月29美元,包含10GB存储、10000次推理请求与基础技术支持,企业级定制方案可联系官方获取报价。对于自建部署的用户,仅需承担自身服务器的资源成本,无需支付平台费用,建议个人开发者与小型团队使用免费自建版本,中大型企业可选择官方托管服务节省运维成本。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 机器学习开发人员
数据库内建模场景
- 数据工程师
低延迟AI应用搭建场景
- AI应用开发者
RAG系统开发场景
- PostgreSQL用户
本地LLM部署场景
- 创业团队
低成本AI开发场景
- 开源技术爱好者
扩展二次开发场景
- 企业数据团队
敏感数据建模场景
常见问题
深度了解
PostgresML是一款基于PostgreSQL数据库扩展的MLOps开发平台,核心特点是将机器学习全流程整合到数据库内部,让开发者可以直接使用存储在PostgreSQL中的数据完成模型训练、部署与推理,不需要将数据迁移到外部计算系统。传统机器学习开发流程中,开发者需要将数据从PostgreSQL导出,传输到外部训练平台完成模型训练,再将训练好的模型部署到独立的推理服务中,最后应用通过调用推理服务获取结果,整个流程不仅环节多,还会带来额外的数据传输延迟,增加架构复杂度,同时敏感数据流出数据库也会带来安全隐患。PostgresML通过扩展的方式为PostgreSQL增加机器学习能力,解决了这些问题。PostgresML的核心功能包含多个部分,首先是数据库内模型训练,用户只需要编写标准SQL语句,调用对应的训练函数就可以启动训练,支持分类、回归等多种常见机器学习任务,训练过程直接在数据库引擎内运行。其次是原生模型部署,训练完成的模型直接存储在数据库中,不需要部署到外部服务,用户通过SQL查询就可以直接获取推理结果,响应速度更快。第三是向量存储与检索功能,支持生成文本嵌入向量,存储在PostgreSQL中并提供近似最近邻检索能力,可直接用于搭建检索增强生成应用,不需要额外部署独立向量数据库。第四是内置开源大语言模型支持,用户可以直接在数据库内部调用大语言模型完成生成式AI任务,数据不需要发送给第三方API,提升数据安全性。PostgresML适合多种使用场景,比如已经将核心业务数据存储在PostgreSQL,需要开发低延迟实时预测AI应用的团队,需要搭建本地部署RAG应用处理敏感数据的企业,熟悉SQL但不想维护复杂AI基础设施的开发者,都可以使用PostgresML完成开发。作为开源项目,PostgresML的核心功能完全免费,用户可以自由下载使用,也可以根据自身需求进行二次开发,官方还提供托管服务满足不同用户的部署需求。
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