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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