So installieren Sie PostgresML unter Rocky Linux 9

So Installieren Sie Postgresml Unter Rocky Linux 9



Wenn Sie die KI-Modelle erstellen und trainieren möchten, ist PostgresML eine Option, die Sie in Betracht ziehen sollten. Es handelt sich um eine KI-Anwendungsdatenbank mit einer Erweiterung für maschinelles Lernen für die PostgreSQL-Datenbank, damit Benutzer KI-Anwendungen erstellen können. Sobald Sie PostgresML haben, wird die Integration der maschinellen Lernmodelle bei der Arbeit mit einer PostgreSQL-Datenbank einfacher.

Dieser Beitrag konzentriert sich auf die Installation von PostgresML unter Rocky Linux 9. Wir werden eine Methode zur Installation von PostgresML unter Verwendung seines Quellcodes und Docker besprechen. Schau mal!

PostgresML unter Rocky Linux 9 installieren

Eine vereinfachte Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit von PostgresML bei der Erstellung von KI-Anwendungen zu testen, die die Kapazität von Modellen für maschinelles Lernen nutzen, besteht darin, ein kostenloses Konto auf der PostgresML-Website zu erstellen. Sie stellen Benutzern 5 GB Speicherplatz zum Testen von PostgresML zur Verfügung. Sobald Sie damit zufrieden sind, können Sie es auf Ihrem Gerät installieren, indem Sie den Quellcode kompilieren.







Mit PostgresML können Sie bequem SQL verwenden, um die Rückschlüsse auf Tabellen- oder Textdaten zu trainieren und durchzuführen, um Ihr Ziel zu erreichen. Um den verfügbaren Quellcode auf dem GitHub-Code zu kompilieren, sollten Sie PostgreSQL neben Docker installiert haben, das Sie zum Erstellen der KI-Anwendungsdatenbank verwenden.



1. Installieren Sie PostgreSQL

Bevor Sie PostgreSQL installieren, aktualisieren Sie zunächst das apt-Repository Ihres Rocky Linux 9.



Sudo Leckeres Update





Rocky Linux 9 wird mit installiertem PostgreSQL 13 geliefert, für diesen Fall installieren wir jedoch PostgreSQL 14. Beginnen Sie mit dem Hinzufügen des PostgreSQL 14-Repositorys, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

Sudo dnf Installieren -Und https: // download.postgresql.org / Kneipe / ausruhen / lecker / Berichte / ER- 9 -x86_64 / pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm



Nach dem Hinzufügen des PostgreSQL 14-Repositorys sollten Sie die vorinstallierte Standardversion mit dem folgenden Befehl deaktivieren:

Sudo dnf -qy Modul deaktiviert Postgresql

Sie können PostgreSQL 14 jetzt mit dem folgenden Befehl installieren. Drücken Sie „y“, wenn Sie dazu aufgefordert werden, Rocky Linux 9 zu installieren, um den Abhängigkeitsbaum zu installieren:

Sudo dnf Installieren postgresql14-server

Initialisieren Sie den installierten PostgreSQL-Server wie folgt:

Sudo / usr / pgsql- 14 / Behälter / postgresql- 14 -setup initdb

Starten Sie abschließend den PostgreSQL-Server.

Sudo systemctl start postgresql- 14

Bestätigen Sie den Status, um sicherzustellen, dass es ausgeführt wird.

systemctl status postgresql- 14 .Service

2. Installieren Sie Docker

Die Installation der neuesten Docker-Version auf Rocky Linux 9 ist der ideale Weg, wenn Sie die PostgresML-KI-Anwendungen erstellen möchten. Aktualisieren Sie die Systempaketdatenbank mit dem folgenden Befehl:

Sudo DNF-Check-Update

Fügen Sie das Repository für das Docker-Paket mit dem folgenden Befehl hinzu. Sie benötigen das Repository, um auf die neueste Docker-Version zuzugreifen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Repository hinzuzufügen:

Sudo DNF-Konfigurationsmanager --add-repo https: // download.docker.com / Linux / Hunderte / docker-ce.repo

Anschließend können Sie Docker und die erforderlichen Pakete mit dem folgenden Befehl installieren. Stellen Sie sicher, dass Sie die Installation bestätigen, indem Sie bei der entsprechenden Aufforderung „y“ drücken:

Sudo dnf Installieren docker-ce docker-ce-cli containerd.io

Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie den Docker wie folgt starten:

Sudo systemctl startet Docker

Überprüfen Sie den Docker-Status, um sicherzustellen, dass er aktiv ist, um sicherzustellen, dass wir die PostgresML-Anwendung im nächsten Schritt erstellen können.

Sudo systemctl-Status-Docker

3. Installieren Sie PostgresML über den Quellcode

PostgresML ist Open Source und Sie können sein Repository mit „git“ klonen. Wenn Sie „git“ nicht installiert haben, installieren Sie es schnell mit dem folgenden Befehl:

Sudo dnf Installieren Idiot

Sie können über die GitHub-Seite auf den PostgresML-Code zugreifen. Beginnen Sie gemäß der Installationsanleitung mit dem Klonen des PostgresML-Repositorys mit „git“.

Sudo Git-Klon https: // github.com / postgresml / postgresml.git

Stellen Sie nach Abschluss des Klonens des Repositorys sicher, dass die Docker-Dienste ausgeführt werden. Verwenden Sie dann den Befehl „cd“, um auf den Ordner „postgresml“ zuzugreifen.

Wenn Sie den Inhalt des Ordners „postgresml“ überprüfen, enthält dieser alle notwendigen Dateien, die zum vollständigen Erstellen von PostgresML auf Ihrem Rocky Linux 9 erforderlich sind. Zum Erstellen von PostgresML benötigen Sie die Erweiterung und die zugehörige Dashboard-App. Sie können jedoch den Docker-Compose-Befehl „up“ verwenden, um die Docker-Dateien im geklonten Repository zum Installieren und Erstellen von PostgresML zu verwenden.

Sudo Docker komponieren

Alle erforderlichen Dateien werden heruntergeladen, um den Build zu erleichtern. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, ist PostgresML auf Ihrem Rocky Linux 9 installiert.

Sie können jetzt eine Verbindung zu Postgres herstellen, um mit PostgresML mithilfe von „psql“ oder einer anderen SQL-IDE zu arbeiten. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Verbindung zu Postgres herzustellen und mit der Nutzung zu beginnen:

Postgres: // postgres @ lokaler Host: 5433 / pgml_developement

Wir verwenden Port 5433, da es sich um den Port handelt, den PostgresML zur Ausführung auf dem lokalen Host verwendet.

Abschluss

Die Installation von PostgresML unter Rocky Linux 9 umfasst einige Schritte. In diesem Beitrag wird der Weg zur lokalen Installation von PostgresML auf Ihrem System detailliert beschrieben. Wenn Sie es nur testen müssen, rufen Sie die Website auf und registrieren Sie sich, um ein kostenloses Konto zum Trainieren und Testen Ihrer Modelle für maschinelles Lernen zu erhalten. Das ist es!