Welcome to Llama3, your AI-powered code helper designed for sql

Model

meta-llama/Meta-Llama-3-8B
per_device_train_batch_size = 2
gradient_accumulation_steps = 2
optim = "paged_adamw_32bit"
save_steps = 1000
logging_steps = 10
learning_rate = 2e-4
max_grad_norm = 0.3
max_steps = 1400
warmup_ratio = 0.03
lora_alpha = 4
lora_dropout = 0.1
lora_r = 2

Data

token size = 99191
row = 1303
word count = 45616
prompt=[INST]<>Aşağıda bir SQL görevi açıklayan bir talimat bulunmaktadır. İsteği uygun şekilde tamamlayan bir yanıt yazın <</SYS>> ürün tablosundan 10. numaralı tedarikçinin sağladığı ürün sayısı kaçtır [/INST]SELECT COUNT (*) FROM Products INNER JOIN Suppliers ON products.SupplierID=suppliers.SupplierID WHERE products.SupplierID=10

Question and Answer

  1. question:filmler tablosundan Avusturya yapımı filmlerden en kısa süreli filmi getir
    answer:Bu, bir SELECT komutunun sonucunu bir veri tablosuna yazdırır. Bu örnekte, filmler tablosundan Avusturya yapımı filmlerden en kısa süreli filmi getirir. <>SELECT filmler FROM film WHERE language_id = 1 AND (SELECT MIN(length) FROM film) = length;
Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference Providers NEW
This model is not currently available via any of the supported Inference Providers.
The model cannot be deployed to the HF Inference API: The model has no library tag.

Dataset used to train onurSakar/Llama-3-8b-sql_fine_tuning