プラットフォームの可用性
OMLでは、様々なプラットフォームにわたりデプロイメントをサポートすることで、柔軟性が提供されています。
主要なデプロイメントは次のとおりです:
- Oracle Autonomous Database (ADB)
- Base Database Service (BDBS)
- オンプレミスOracle Database
Oracle Machine Learningのコンポーネントのファミリ
次の表に、様々なプラットフォームでのOMLコンポーネントの可用性を示します。
| OMLコンポーネント | Autonomous Database Serverless | 専用リージョン | 専用Exadataインフラストラクチャ上のAutonomous Database | Cloud @ Customer | Oracle Databaseオンプレミス、Base Database Service、Cloud Service、Cloud Infrastructure、Cloud@Customer |
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OML4SQL API SQLおよびPL/SQLを使用した、機械学習モデルの構築とデータ移動なしでのデータのスコアリング |
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OML4Py API データベース内機械学習でPythonから高性能なコンピュート・エンジンとしてデータベースを活用 |
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OML4R API データベース内機械学習でRから高性能なコンピュート・エンジンとしてデータベースを活用 |
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OML Notebooks SQL、PL/SQL、Python、R、CondaおよびMarkdownインタプリタ |
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OML AutoML UI ノーコードの自動モデリング・インターフェイス |
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OML Monitoring データおよびデータベース内機械学習モデルの品質の変化をモニターするためのノーコードのユーザー・インタフェース |
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OML Services RESTfulモデルの管理、デプロイメント、モニタリング |
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Oracle Data Miner 機械学習手法を作成するためのドラッグ・アンド・ドロップ・インタフェースを備えたSQL Developer拡張機能 |
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サポートされているオペレーティング・システムとしては、Linuxオペレーティング・システムとWindows Serverバージョンがあります。Machine Learningシステム要件を参照してください。
親トピック: コンポーネント