sqlite-ml

在 SQLite 里跑机器学习,用 SQL 直接训练和预测

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 3 🐛 待处理 11 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 56
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

sqlite-ml 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队rclement
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型machine-learning,mlops,sql,sqlite
GitHub 星标★ 56
上线时间2023-04-20 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积78 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

sqlite-ml 是一个将机器学习能力直接嵌入 SQLite 的扩展库,让你能用 SQL 语句完成模型训练和预测,无需单独部署 ML 服务。它解决了传统 ML 工作流中数据搬运和系统割裂的问题,让数据科学家和分析师能在熟悉的数据库环境中直接进行建模。核心能力包括:支持多种常见模型(如线性回归、分类器),提供简单的 SQL 函数接口,能复用 SQLite 的索引和查询优化,适合轻量级、单机场景下的快速实验和嵌入式应用。项目目前处于早期阶段,API 和功能仍在演进中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 56

核心亮点

  • 直接集成 SQLite,无需额外服务,部署简单
  • 支持用 SQL 语法完成训练和推理,降低学习成本
  • 适合嵌入式和小型应用,数据本地化处理

不足之处

  • 功能较基础,模型种类和调参能力有限
  • 文档和示例较少,社区生态尚未形成

适用场景

  • 嵌入式设备或移动应用中的本地预测
  • 数据分析师快速验证模型,无需搭建 Python 环境
  • 教学演示或轻量级自动化决策系统

替代项目

sqlite-vec、MindsDB、MLflow

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