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PolarDB:PolarDB for AI

最終更新日:Nov 13, 2025

PolarDB for AI は、PolarDB for MySQL の分散機械学習コンポーネントです。複数の組み込み大規模 AI モデルを提供するため、PolarDB から他の AI プラットフォームに手動でデータを同期する必要がなくなります。SQL 文を使用して、組み込みの大規模 AI モデルを直接呼び出し、複雑な分析タスクを実行できます。さらに、PolarDB for AI では、SQL 文を使用してカスタムモデルを構築し、外部モデルをロードできます。

PolarDB for AI を使用すると、次のことができます。

Qwen 大規模言語モデルの呼び出し

組み込みの Qwen 大規模言語モデルを直接使用して、PolarDB 内のデータで推論を実行し、データを操作できます。シナリオに基づいて、さまざまな Qwen 大規模言語モデルを選択できます。

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 テーブルのクエリ結果: この製品は見た目はまあまあですが、実際の使用感は非常に悪いです。購入はおすすめしません。
出力: ネガティブ

チャットモデル: コンテンツ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: 私は Alibaba Cloud の大規模言語モデルです。私の名前は Qwen です。

要約モデル: コンテンツ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 テーブルのクエリ結果: 近年、中国の映画市場は徐々にリアリズムのテーマに傾いています。2018年には、「Dying to Survive」が興行収入 31 億元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」などのリアリズム映画が非常に人気を博し、生活に近いコンテンツに対する観客の関心を反映しています。
出力: 近年、中国の映画市場はリアリズムのテーマを好んでいます。2018年には、「Dying to Survive」が興行収入 31 億元でチャンピオンになりました。その後、「The White Storm 2」、「Raging Fire」、「Chinese Doctors」なども非常に成功しました。この夏...

翻訳モデル: 中国語のコンテンツ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 テーブルのクエリ結果: この製品は見た目はまあまあですが、実際の使用感は非常に悪いです。購入はおすすめしません。
出力: このアイテムは見た目はまあまあですが、実際の使用感は非常に悪いです。購入はおすすめしません。

利点

ワンストップのデータインテリジェンスサービス: PolarDB for AI は、モデルの作成、評価から推論までの完全なライフサイクル管理を提供します。これにより、従来のソリューションで異なるシステム間で頻繁にデータ転送を行うことによって引き起こされる問題を回避できます。

MySQL 構文とのシームレスな互換性: 使い慣れた SQL 言語を使用して、一連の機械学習オペレーション (MLOps) を実行できます。これにより、追加の学習が不要になり、すぐに使い始めることができます。

豊富な組み込みアルゴリズムライブラリ: 分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムなど、さまざまな機械学習および人工知能アルゴリズムが含まれています。

厳格なデータ保護: 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ます。これにより、エンドツーエンドのデータセキュリティが保証されます。

適用範囲

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: [日本 (東京)] および [シンガポール] のみがサポートされています。

  • エディションEnterprise Edition で、シリーズクラスター版です。

  • カーネルバージョンMySQL 8.0.1 以降です。

  • データベースプロキシ (PolarProxy) のバージョンは 2.7.5 以降です。

カーネルバージョンとデータベースプロキシのバージョンを表示またはアップグレードする方法の詳細については、「マイナーバージョンの管理」をご参照ください。

課金

PolarDB for AI 機能を使用するには、AI ノードを作成する必要があります。この機能は無料ですが、AI ノードは課金されます。AI ノードは、標準の計算ノードとして課金されます。

標準の計算ノードの仕様に加えて、AI ノードは、主に AI モデルの作成と推論に使用される 2 つの GPU 仕様もサポートしています。

  • 8 コア、30 GB のメモリ、および 1 つの GU30 (polar.mysql.g8.2xlarge.gpu)

  • 16 コア、125 GB のメモリ、および 1 つの GU100 (polar.mysql.x8.2xlarge.gpu)

計算ノードの課金ルールの詳細については、「計算ノード」をご参照ください。

使用開始

  1. AI ノードを追加し、AI ノードに接続するためのデータベースアカウントを設定します: PolarDB for AI 機能を有効にする

    クラスターの購入時に AI ノードを追加した場合は、AI ノードのデータベースアカウントを直接設定できます。
  2. 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 へのログオン

  3. 組み込みモデルを試す: Qwen 大規模言語モデルを使用したデータ推論とインタラクション

  4. 高度な使用法:

モデルの使用方法の詳細については、「モデルの使用プロセスと手順」をご参照ください。