DB-GPT 服务为单机版部署的有状态服务,分为 GPU 和 CPU 两个版本,默认配置信息如下: 服务名 说明 容器规格 持久卷 实例数量 服务端口 服务探活 服务类型 服务镜像 dbgpt-cpu CPU 版,需要调用第三方模型服务。如:OpenAI、文心、通义等大模型 API 接口。说明:商用模型接口需要申请 Api Key。
关于DB-GPT的详细情况,可以参考我的文章:北方的郎:AI专家的数据库新篇章:DB-GPT用LLM技术定义数据库下一代交互方式 安装部署 我是在本机直接部署的,采用的是source code模式。大模型采用的是文心一言、智谱。 安装文档地址:yuque.com/eosphoros/dbg 环境要求 启动模式 CPU * MEM GPU 备注 代理模型 4C*8G 代理...
evaluate_args ={"input": "./dbgpt_hub/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql","gold": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt","gold_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt","db": "./dbgpt_hub/data/spider/database","table": "./dbgpt_hub/data/eval_data/...
python dbgpt/app/dbgpt_server.py DB-GPT默认开放的端口为5670,根据开放的IP打开这个端口地址即可看到使用DB-GPT,需要注意的是需要关注GPU和CPU是否能够支持你嵌入的大模型底座算力需要,还需要看你的GPU是否能负载,版本是否能对上,可以先使用Chat Excel,上传一个excel文件用于测试: 这个功能能运作了说明大模型调用...
在模型评估过程中:人为的主观性影响着模型评估,在自动评估系统中,评估方式存在明显的偏见,系统对首次出现的结果给予更高的分数,并且 GPT-4 对其自身的输出给予的分数高于人类评分。 在数据准备过程中:训练 Guanaco 模型的 OASST1 数据集是多语言的,而 Vicuna13B 模型仅在英语数据上训练,这表明 Vicuna13B 与 Guanac...
在dbgpt_hub/data/目录你会得到新生成的训练文件example_text2sql_train.json 和测试文件example_text2sql_dev.json ,数据量分别为8659和1034条。 对于后面微调时的数据使用在dbgpt_hub/data/dataset_info.json中将参数file_name值给为训练集的文件名,如example_text2sql_train.json。
ssl_verify: true allow_conda_downgrades: true pip地址配置这个,可以正常使用 2.创建虚拟环境 conda create -n dbgpt_env python=3.10## 打包命令:conda pack -n dbgpt_env -o ./dbgpt_env.tar.gz --ignore-missing-files## 参考:https://blog.csdn.net/m0_46505453/article/details/128239585tar -zxv...
MindSQL 与 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等知名数据库无缝集成,还通过扩展核心类,将其功能扩展到 Snowflake、BigQuery 等主流数据库。 该库利用 GPT-4、Llama 2、Google Gemini 等大型语言模型 (LLM),并支持 ChromaDB 和 Fais 等知识库。 官方链接:https://pypi.org/project/mindsql/ ...
2.DB-GPT-Hub:利用LLMs实现Text-to-SQL微调 DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数...
1. DB-GPT-Hub使用的基座模型及资源需求 DB-GPT-Hub 是一个利用 LLMs 实现 Text-to-SQL 解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高 Text-to-SQL 能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到 Text-to-SQL 的准确度提升工作当中,最终...