DB-GPT-Hub

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做Text-to-SQL的开发者都清楚，把自然语言问题转成SQL时，最耗精力的往往不是模型本身，而是前期的数据准备、训练脚本编写和评估链路搭建。DB-GPT-Hub把整套监督微调流程打包好了，核心围绕Spider基准，也覆盖WikiSQL、CHASE和BIRD-SQL。项目直接提供处理好的数据，以及适用于多款7B到13B开源模型的LoRA和QLoRA训练脚本，还带一个按难度分层报告执行准确率的评估环节。拿到手就能跑通从数据预处理、训练、预测到评估的完整管线，既可以用它复现论文里的结果，也能把同一套流程套到自己的数据库结构上，不必只依赖某个预训练检查点。另外还支持Text2NLU和Text2GQL的微调，如果正在做对话式数据库代理，这会省不少事。在投入自研Text-to-SQL方案之前，先照这份现成工作流搭一遍，是相当稳妥的起点。