核心能力主要有以下几个部分: - RAG(Retrieval Augmented Generation),RAG是当下落地实践最多,也是最迫切的领域,DB-GPT目前已经实现了一套基于RAG的框架,用户可以基于DB-GPT的RAG能力构建知识类应用。 GBI:生成式BI是DB-GPT项目的核心能力之一,为构建企业报表分析、业务洞察提供基础的数智化技术保障。 微调框架: ...
在 DB-GPT 框架下，构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链路工作流程，如下图所示：图 1.DB-GPT-Hub 的架构流程图 如图一所示：DB-GPT-Hub 项目重点关注在数据预处理 - 数据集构建 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证部分，微调得到的模型可以无缝衔接...
git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub.git cd DB-GPT-Hub conda create -n dbgpt_hub python=3.10 conda activate dbgpt_hub 从源码安装 DB-GPT-NLU, cd src/dbgpt-hub-nlu pip install -e . 微调 # 假设后续使用 bge-large-zh-v1.5 作为基础模型 export base_model="/data/mode...
DB-GPT-Hub是一个实验性项目,利用大型语言模型(LLMs)实现文本到SQL的解析。地址:github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub 该项目包括各种阶段,包括数据收集、数据预处理、模型选择和构建以及模型权重的微调。通...
可以看到,DB-GPT把架构抽象为7层,自下而上分别为: 运行环境:支持本地/云端&单机/分布式等部署方式。顺便一提,RAY是蚂蚁深度参与的一个开源项目,所以对RAY功能的支持应该非常完善。 训练层:由子项目DB-GPT-Hub提供。以LLM为基,包含多种数据集和微调方法的微调框架。
为了成功部署DB-GPT的Docker容器,你可以按照以下步骤进行: 1. 准备Docker环境 首先,确保你的系统上已经安装了Docker。如果没有安装,可以从Docker的官方网站下载并安装适用于你操作系统的Docker版本。 2. 获取db-gpt的Docker镜像 你可以通过以下命令从Docker Hub上拉取DB-GPT的官方镜像: bash docker pull eosphorosai...
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Train(训练层): DB-GPT-Hub 旨在增强文本转 SQL 中的模型性能 项目地址 Protocol(协议层): 通过标准协议编排自己智能的工作流。 Module(模块层):SMMF 服务化多模型管理框架,云原生的那一套微服务的架构,应用服务通过微服务的方式去服务,在大模型领域中,把模型进行了服务化,调用模型就相当于调用服务一样,通过服务...
下一层是模型部署框架层,这层包含了对应用层提供模型服务的 APIServer 和 Model Handle、整个部署框架的元数据管理和控制中心 Model Controller 和与推理框架和底层环境直接对接的 Model Worker。再下一层是推理框架层,这层包含了 vLLM、 llama.cpp 和 FastChat (由于 DB-GPT 直接使用了 FastChat 的推理接口,...