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modal_finetune_sql

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LLaMa 2模型在Text-to-SQL任务上的微调与应用

此项目展示了在Text-to-SQL数据集上微调LLaMa 2 7B模型的过程。利用LlamaIndex、Modal和Hugging Face datasets等工具，项目提供了从数据加载到模型微调和推理的完整教程。开发者可以学习如何针对结构化数据库执行自然语言查询，并通过提供的模型权重下载选项，快速构建Text-to-SQL应用。项目涵盖了整个开发流程，为Text-to-SQL应用的实现提供了实用的参考。

LLaMaText-to-SQL微调LlamaIndex数据库Github开源项目
访问官网GitHub

微调LLaMa + 文本到SQL转换

本教程向您展示如何在文本到SQL数据集上微调LLaMa 2 7B模型，然后使用LlamaIndex对任何结构化数据库进行推理。

查看我们的完整博客：https://medium.com/llamaindex-blog/easily-finetune-llama-2-for-your-text-to-sql-applications-ecd53640e10d

此代码来自并改编自Modal的doppel-bot仓库：https://github.com/modal-labs/doppel-bot。

技术栈

  • LlamaIndex
  • Modal
  • Hugging Face数据集
  • OpenLLaMa
  • Peft

设置

首先，克隆或fork此仓库：

git clone https://github.com/run-llama/modal_finetune_sql.git

运行步骤

请加载tutorial.ipynb笔记本以获取完整说明。

cd modal_finetune_sql
jupyter notebook tutorial.ipynb

同时，您可以按以下步骤单独运行每个部分：

加载数据： modal run src.load_data_sql

微调： modal run --detach src.finetune_sql

推理： modal run src.inference_sql_llamaindex::main --query "哪个城市人口最多？" --sqlite-file-path "nbs/cities.db"

（可选）下载模型权重： modal run src.download_weights --output-dir out_model

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