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# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("JiZha/SQLGPT")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("JiZha/SQLGPT")Quick Links
sqlgpt 介绍
SQLGPT 是一个用于 text2SQL 的模型。
模型底座
它是基于 deepseek 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 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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# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="JiZha/SQLGPT")