Expand Up@@ -154,7 +154,7 @@ python -W ignore main.py \ -o results/results.csv \ -g hf \ -f prompts/prompt.md \ -m defog/sqlcoder2\ -m defog/sqlcoder-7b-2\ -n 10 ``` We also support loading a peft adapter here a
The sqlcoder-7b-2's model weights were updated at 7 AM UTC on Feb 7, 2024. The new model weights lead to a much more performant model – particularly for joins. https://huggingface.co/defog/sqlcoder-7b-2 So, can we support the sqlcoder-7b-2?
sqlcoder-7b-2 任务: 文本生成 框架: SafetensorsGGUF 其他: cc-by-sa-4.0 opencompass tgi + 4 更多 AIWizards 1 年前 Init Files changed (1) training_args.bin+3-0 training_args.binADDED @@ -0,0 +1,3 @@ 1 +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 ...
model_name: str = "h2ogpt-sql-sqlcoder-7b-2", ): # TODO: Update needed to support multiple tables table_name = str(table_names[0].replace(" ", "_")).lower() @@ -464,7 +464,7 @@ def generate_sql( remote_h2ogpt_base_url = os.environ.get("H2OGPT_URL", None) if model_...
Text2SQL project comparing different LLM models text2sqlhuggingface-transformersllmsqlcoderllama2-7b UpdatedJan 18, 2024 Jupyter Notebook Deploy the Defog sqlcoder2 llm on Modal (https://modal.com) using Hugging Face Text Generation Inference (TGI) ...
🤗 模型:https://huggingface.co/defog/sqlcoder-7b-2 🤖 Github:https://github.com/defog-ai/sqlcoder/ 结语 SQLCoder-7b的崛起,不仅是一次技术的飞跃,更是对数据洞察民主化的重要一步。 欢迎关注留言交流! 我是李孟聊AI,独立开源软件开发
SQLCoder-7B-2，由Defog, Inc开发，是基于CodeLlama-7B模型进一步微调得来，旨在将自然语言指令转换为SQL查询。这个模型专为需要通过自然语言查询数据库的非技术用户设计，尤其适用于分析工具，而不是作为数据库管理工具。模型采用CC-by-SA-4.0许可证，并通过Hugging Face和GitHub进行开源分享，方便用户访问和使用。技...
natural-sql-7b 56 88.6 85.7 60 88.6 80 sqlcoder-7b 64 82.9 74.3 54.3 74.3 74.3 gpt-3.5 72 77.1 82.8 34.3 65.7 71.4 claude-2 52 71.4 74.3 57.1 65.7 62.9 Using SQLCoder You can use SQLCoder via the transformers library by downloading our model weights from the Hugging Face repo. We ha...
在AI的浪潮之巅,一款名为SQLCoder-7b的模型在huggingface上震撼发布,它不仅在文本转SQL生成上与GPT-4平分秋色,更在数据处理的速度和准确性上实现了惊人突破, 甚至有超越GPT-4的势头。 然而,让人好奇的是,…
SQLCoder2与SQLCoder-7B模型的发布,不仅解决了原模型的一些问题,还为生产环境中的使用提供了更合适的选择。这两款模型的开源,意味着用户可以更方便地访问和使用它们,无论是通过GitHub还是Huggingface,都可以找到模型权重。同时,用户也可以通过提供的交互式演示来在线体验模型。