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sql_codellama 介绍

SQL-Codellama是一个用于text2SQL的模型。

模型底座

它是基于codellama模型构建的,该模型通过使用qlora进行训练。

训练数据

训练数据包含了spider、starcode等数据集。这个模型的目标是将自然语言查询转换为SQL查询。

功能

Text to SQL( 以下简称Text2SQL),是将自然语言文本(Text)转换成结构化查询语言SQL的过程,属于自然语言处理-语义分析(Semantic Parsing)领域中的子任务。 它的目的可以简单概括为:“打破人与结构化数据之间的壁垒”,即普通用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询工作,得到想要的结果。 它通过学习语法、语义和查询意图来理解用户的问题,并根据对应的数据库结构生成相应的SQL查询语句。SQL-Codellama的训练过程经过了大量的数据预处理、特征提取和模型训练,以提高其准确性和性能。 它可以应用于各种领域,如数据分析、数据库查询优化等。SQL-Codellama的设计和训练过程是为了使其能够处理复杂的查询,并产生高质量的SQL查询结果。它的目标是为用户提供准确、高效的文本到SQL转换,从而帮助用户更轻松地进行数据库查询和数据分析。

 git clone https://www.modelscope.cn/tomatoModelScope/sql_codellama.git
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Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.