PolarDB for AI - PolarDB for MySQL 向けの SQL ベースの ML - PolarDB

PolarDB for AI は、AI モデルを内蔵した PolarDB for MySQL の分散機械学習コンポーネントです。SQL 文を使用して組み込みの AI モデルを呼び出すことで、PolarDB から他の AI プラットフォームへデータを同期することなく、複雑な分析タスクを完了できます。PolarDB for AI は、SQL 文によるカスタムモデルの構築や外部モデルの読み込みにも対応しています。

PolarDB for AI を使用すると、次のことが可能になります。

Qwen 基盤モデルの使用

PolarDB 内のデータに対して推論を実行し、対話するために、組み込みの Qwen 基盤モデルを使用できます。シナリオに基づいてモデルを選択します。

感情分析モデル：文の感情を分析します。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_sa, SELECT content FROM textinfo LIMIT 1) WITH ();
-- textinfo テーブルからのクエリ結果：この商品は見た目だけは良いですが、実際の使用感は非常に悪いです。購入は推奨しません。

出力：Negative

チャットモデル：与えられたプロンプトに基づいて回答を生成します。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi, SELECT 'Who are you') WITH ();

出力：I am a large language model created by Alibaba Cloud. My name is Qwen.

要約モデル：記事の要約を生成します。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_summarize, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 3) WITH ();
-- textinfo テーブルからのクエリ結果：近年、中国の映画市場はリアリスティックなテーマに徐々にシフトしています。2018年には、「Dying to Survive」が31億の興行収入で夏の興行チャンピオンになりました。その後、「The White Storm 2: Drug Lords」、「Raging Fire」、「Chinese Doctors」などの映画も成功を収めました。この夏、「Lost in the Stars」、「Octagonal」、「No More Bets」などのリアリスティックな映画が非常に人気を博しており、観客が実生活に近いコンテンツに関心を持っていることを反映しています。

出力：In recent years, the Chinese film market has favored realistic themes. In 2018, "Dying to Survive" topped the box office with 3.1 billion. Later, "The White Storm 2," "Raging Fire," and "Chinese Doctors" also achieved great success. This sum...

翻訳モデル：中国語のテキストを英語に翻訳します。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_tran_2_en, SELECT content FROM textinfo ORDER BY id ASC LIMIT 1) WITH ();
-- textinfo テーブルからのクエリ結果：この商品は見た目だけは良いですが、実際の使用感は非常に悪いです。購入は推奨しません。

出力：This item only looks decent; the actual experience is very poor. I do not recommend purchasing it.

メリット

エンドツーエンドのデータインテリジェンス：モデルの作成、評価から推論までのライフサイクル全体を管理し、システム間でデータを移動することによって生じる問題を排除します。

MySQL 互換の構文：使い慣れた SQL を使用して、最小限の学習コストで機械学習の MLOps 操作を実行できます。

組み込みのアルゴリズムライブラリ：分類、回帰、クラスタリングなどの機械学習および AI アルゴリズムが含まれています。

データ保護：すべてのデータ処理とモデル操作はデータベース内で実行され、エンドツーエンドのセキュリティを確保します。

適用範囲

お使いのクラスターは、次の要件を満たす必要があります。

リージョン： Japan (Tokyo) および Singapore でのみ利用可能です。
Edition は Enterprise Edition、Series は Cluster Edition です。
エンジンバージョンは MySQL 8.0.1 以降です。
PolarProxy のバージョンは 2.7.5 以降です。

エンジンバージョンと PolarProxy バージョンの表示またはアップグレード方法については、「マイナーバージョン管理」をご参照ください。

課金

PolarDB for AI を使用するには、AI ノードを作成する必要があります。この機能自体は無料ですが、AI ノードに対して課金されます。AI ノードは、標準のコンピューティングノードと同じ料金で課金されます。

標準のコンピューティングノード仕様に加えて、AI ノードは主にモデルの作成と推論に使用される 2 つの GPU 仕様をサポートしています。

8 コア、30 GB + GU30 1 基 (polar.mysql.g8.2xlarge.gpu)
16 コア、125 GB + GU100 1 基 (polar.mysql.x8.2xlarge.gpu)

コンピューティングノードの課金ルールについては、「コンピューティングノード」をご参照ください。

開始方法

AI ノードを追加し、AI ノード用のデータベースアカウントを設定します：「PolarDB for AI 機能の有効化」

クラスター購入時にすでに AI ノードを追加している場合は、直接 AI ノード用のデータベースアカウントを設定できます。
クラスターエンドポイントを使用して PolarDB クラスターに接続します：「PolarDB for AI への接続」
組み込みモデルを試す：
高度な使用法：
1. サービスとしてのモデル
2. カスタムモデルの構築

モデルの使用に関する詳細については、「モデルのワークフローと手順」をご参照ください。