1. MindSQL(库)

MindSQL 是一个 Python RAG（检索增强生成）库，旨在仅使用几行代码来简化用户与其数据库之间的交互。 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/

https://github.com/Mindinventory/MindSQL

使用案例

#!pip install mindsql

from mindsql.core import MindSQLCore
from mindsql.databases import Sqlite
from mindsql.llms import GoogleGenAi
from mindsql.vectorstores import ChromaDB

#Add Your Configurations
config = {"api_key": "YOUR-API-KEY"}

#Choose the Vector Store. LLM and DB You Want to Work With And
#Create MindSQLCore Instance With Configured Llm, Vectorstore, And Database
minds = MindSQLCore(
    llm=GoogleGenAi(config=config),
    vectorstore=ChromaDB(),
    database=Sqlite()
)

#Create a Database Connection Using The Specified URL
connection = minds.database.create_connection(url="YOUR_DATABASE_CONNECTION_URL")

#Index All Data Definition Language (DDL) Statements in The Specified Database Into The Vectorstore
minds.index_all_ddls(connection=connection, db_name='NAME_OF_THE_DB')

#Index Question-Sql Pair in Bulk From the Specified Example Path
minds.index(bulk=True, path="your-qsn-sql-example.json")

#Ask a Question to The Database And Visualize The Result
response = minds.ask_db(
    question="YOUR_QUESTION",
    connection=connection,
    visualize=True
)

#Extract And Display The Chart From The Response
chart = response["chart"]
chart.show()

#Close The Connection to Your DB
connection.close()

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，最终实现基于数据库的自动问答能力，让用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询操作等工作。

2.1、数据集

本项目案例数据主要以Spider数据集为示例：

Spider: 一个跨域的复杂text2sql数据集，包含了10,181条自然语言问句、分布在200个独立数据库中的5,693条SQL，内容覆盖了138个不同的领域。下载链接

其他数据集：

WikiSQL: 一个大型的语义解析数据集，由80,654个自然语句表述和24,241张表格的sql标注构成。WikiSQL中每一个问句的查询范围仅限于同一张表，不包含排序、分组、子查询等复杂操作。
CHASE: 一个跨领域多轮交互text2sql中文数据集，包含5459个多轮问题组成的列表，一共17940个<query, SQL>二元组，涉及280个不同领域的数据库。
BIRD-SQL：数据集是一个英文的大规模跨领域文本到SQL基准测试，特别关注大型数据库内容。该数据集包含12,751对文本到SQL数据对和95个数据库，总大小为33.4GB，跨越37个职业领域。BIRD-SQL数据集通过探索三个额外的挑战，即处理大规模和混乱的数据库值、外部知识推理和优化SQL执行效率，缩小了文本到SQL研究与实际应用之间的差距。
CoSQL:是一个用于构建跨域对话文本到sql系统的语料库。它是Spider和SParC任务的对话版本。CoSQL由30k+回合和10k+带注释的SQL查询组成，这些查询来自Wizard-of-Oz的3k个对话集合，查询了跨越138个领域的200个复杂数据库。每个对话都模拟了一个真实的DB查询场景，其中一个工作人员作为用户探索数据库，一个SQL专家使用SQL检索答案，澄清模棱两可的问题，或者以其他方式通知。
按照NSQL的处理模板，对数据集做简单处理，共得到约20w条训练数据

2.2、基座模型

DB-GPT-HUB目前已经支持的base模型有：

模型可以基于quantization_bit为4的量化微调(QLoRA)所需的最低硬件资源,可以参考如下：

模型参数	GPU RAM	CPU RAM	DISK
7b	6GB	3.6GB	36.4GB
13b	13.4GB	5.9GB	60.2GB

其中相关参数均设置的为最小，batch_size为1，max_length为512。根据经验，如果计算资源足够，为了效果更好，建议相关长度值设置为1024或者2048。

2.3 快速使用

环境安装

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
pip install poetry
poetry install

2.3.1 数据预处理

DB-GPT-Hub使用的是信息匹配生成法进行数据准备，即结合表信息的 SQL + Repository 生成方式，这种方式结合了数据表信息，能够更好地理解数据表的结构和关系，适用于生成符合需求的 SQL 语句。
从spider数据集链接下载spider数据集，默认将数据下载解压后，放在目录dbgpt_hub/data下面，即路径为dbgpt_hub/data/spider。

数据预处理部分，只需运行如下脚本即可：

##生成train数据 和dev(eval)数据,
poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh

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。

生成的json中的数据形如：

    {
        "db_id": "department_management",
        "instruction": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n\n",
        "input": "###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:",
        "output": "SELECT count(*) FROM head WHERE age  >  56",
        "history": []
    },

项目的数据处理代码中已经嵌套了chase 、cosql、sparc的数据处理，可以根据上面链接将数据集下载到data路径后，在dbgpt_hub/configs/config.py中将 SQL_DATA_INFO中对应的代码注释松开即可。

2.3.2 快速开始

首先，用如下命令安装dbgpt-hub：

pip install dbgpt-hub

然后，指定参数并用几行代码完成整个Text2SQL fine-tune流程：

from dbgpt_hub.data_process import preprocess_sft_data
from dbgpt_hub.train import start_sft
from dbgpt_hub.predict import start_predict
from dbgpt_hub.eval import start_evaluate

#配置训练和验证集路径和参数
data_folder = "dbgpt_hub/data"
data_info = [
        {
            "data_source": "spider",
            "train_file": ["train_spider.json", "train_others.json"],
            "dev_file": ["dev.json"],
            "tables_file": "tables.json",
            "db_id_name": "db_id",
            "is_multiple_turn": False,
            "train_output": "spider_train.json",
            "dev_output": "spider_dev.json",
        }
]

#配置fine-tune参数
train_args = {
            "model_name_or_path": "codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf",
            "do_train": True,
            "dataset": "example_text2sql_train",
            "max_source_length": 2048,
            "max_target_length": 512,
            "finetuning_type": "lora",
            "lora_target": "q_proj,v_proj",
            "template": "llama2",
            "lora_rank": 64,
            "lora_alpha": 32,
            "output_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
            "overwrite_cache": True,
            "overwrite_output_dir": True,
            "per_device_train_batch_size": 1,
            "gradient_accumulation_steps": 16,
            "lr_scheduler_type": "cosine_with_restarts",
            "logging_steps": 50,
            "save_steps": 2000,
            "learning_rate": 2e-4,
            "num_train_epochs": 8,
            "plot_loss": True,
            "bf16": True,
}

#配置预测参数
predict_args = {
            "model_name_or_path": "codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf",
            "template": "llama2",
            "finetuning_type": "lora",
            "checkpoint_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
            "predict_file_path": "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json",
            "predict_out_dir": "dbgpt_hub/output/",
            "predicted_out_filename": "pred_sql.sql",
}

#配置评估参数
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/tables.json",
            "table_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json",
            "etype": "exec",
            "plug_value": True,
            "keep_distict": False,
            "progress_bar_for_each_datapoint": False,
            "natsql": False,
}

#执行整个Fine-tune流程
preprocess_sft_data(
      data_folder = data_folder,
      data_info = data_info
)

start_sft(train_args)
start_predict(predict_args)
start_evaluate(evaluate_args)

2.3.3、模型微调

本项目微调不仅能支持QLoRA和LoRA法，还支持deepseed。可以运行以下命令来微调模型，默认带着参数--quantization_bit 为QLoRA的微调方式，如果想要转换为lora的微调，只需在脚本中去掉quantization_bit参数即可。
默认QLoRA微调，运行命令：

poetry run sh dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh

微调后的模型权重会默认保存到adapter文件夹下面，即dbgpt_hub/output/adapter目录中。
如果使用多卡训练，想要用deepseed ，则将train_sft.sh中默认的内容进行更改，
调整为：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/train/sft_train.py \
    --quantization_bit 4 \
    ...

更改为：

deepspeed --num_gpus 2  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
    --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \
    --quantization_bit 4 \
    ...

如果需要指定对应的显卡id而不是默认的前两个如3,4，可以如下

deepspeed --include localhost:3,4  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
    --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \
    --quantization_bit 4 \
    ...

其他省略(...)的部分均保持一致即可。如果想要更改默认的deepseed配置，进入 dbgpt_hub/configs 目录，在ds_config.json 更改即可，默认为stage2的策略。

脚本中微调时不同模型对应的关键参数lora_target 和 template，如下表：

模型名	lora_target	template
LLaMA-2	q_proj,v_proj	llama2
CodeLlama-2	q_proj,v_proj	llama2
Baichuan2	W_pack	baichuan2
Qwen	c_attn	chatml
sqlcoder-7b	q_proj,v_proj	mistral
sqlcoder2-15b	c_attn	default
InternLM	q_proj,v_proj	intern
XVERSE	q_proj,v_proj	xverse
ChatGLM2	query_key_value	chatglm2
LLaMA	q_proj,v_proj	-
BLOOM	query_key_value	-
BLOOMZ	query_key_value	-
Baichuan	W_pack	baichuan
Falcon	query_key_value	-

train_sft.sh中其他关键参数含义：

quantization_bit：是否量化，取值为[4或者8]
model_name_or_path： LLM模型的路径
dataset：取值为训练数据集的配置名字，对应在dbgpt_hub/data/dataset_info.json 中外层key值，如example_text2sql。
max_source_length：输入模型的文本长度，如果计算资源支持，可以尽能设大，如1024或者2048。
max_target_length：输出模型的sql内容长度，设置为512一般足够。
output_dir ： SFT微调时Peft模块输出的路径，默认设置在dbgpt_hub/output/adapter/路径下。
per_device_train_batch_size ： batch的大小，如果计算资源支持，可以设置为更大，默认为1。
gradient_accumulation_steps ：梯度更新的累计steps值
save_steps ：模型保存的ckpt的steps大小值，默认可以设置为100。
num_train_epochs ：训练数据的epoch数

2.3.4、模型预测

项目目录下./dbgpt_hub/下的output/pred/，此文件路径为关于模型预测结果默认输出的位置(如果没有则建上)。
预测运行命令：

poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh

脚本中默认带着参数--quantization_bit 为QLoRA的预测，去掉即为LoRA的预测方式。
其中参数predicted_input_filename 为要预测的数据集文件， --predicted_out_filename 的值为模型预测的结果文件名。默认结果保存在dbgpt_hub/output/pred目录。

2.3.5、模型权重

可以从Huggingface查看社区上传的第二版Peft模块权重huggingface地址 (202310) ,在spider评估集上的执行准确率达到0.789。

模型和微调权重合并
如果你需要将训练的基础模型和微调的Peft模块的权重合并，导出一个完整的模型。则运行如下模型导出脚本：

poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh

注意将脚本中的相关参数路径值替换为你项目所对应的路径。

2.3.6、模型评估

对于模型在数据集上的效果评估,默认为在spider数据集上。
运行以下命令来：

poetry run python dbgpt_hub/eval/evaluation.py --plug_value --input  Your_model_pred_file

你可以在这里找到最新的评估和实验结果。
注意：默认的代码中指向的数据库为从Spider官方网站下载的大小为95M的database，如果你需要使用基于Spider的test-suite中的数据库(大小1.27G)，请先下载链接中的数据库到自定义目录，并在上述评估命令中增加参数和值，形如--db Your_download_db_path。

2.4 小结

整个过程会分为三个阶段：

阶段一:
- 搭建基本框架，基于数个大模型打通从数据处理、模型SFT训练、预测输出和评估的整个流程
  现在支持
- CodeLlama
- Baichuan2
- LLaMa/LLaMa2
- Falcon
- Qwen
- XVERSE
- ChatGLM2
- ChatGLM3
- internlm
- sqlcoder-7b(mistral)
- sqlcoder2-15b(starcoder)
阶段二:
- 优化模型效果，支持更多不同模型进行不同方式的微调。
- 对prompt优化
- 放出评估效果，和优化后的还不错的模型，并且给出复现教程(见微信公众号EosphorosAI)
阶段三：
- 推理速度优化提升
- 业务场景和中文效果针对性优化提升

3.sqlcoder

官方链接：https://github.com/defog-ai/sqlcoder

Defog组织提出的先进的Text-to-SQL的大模型，表现亮眼，效果优于GPT3.5、wizardcoder和starcoder等，仅次于GPT4。

将每个生成的问题分为6类。该表显示了每个模型正确回答问题的百分比，并按类别进行了细分。

4.modal_finetune_sql

项目基于LLaMa 2 7b模型进行Text-to-SQL微调，有完整的训练、微调、评估流程。

链接：https://github.com/run-llama/modal_finetune_sql

5.LLaMA-Efficient-Tuning

这是一个易于使用的LLM微调框架，支持LLaMA-2、BLOOM、Falcon、Baichuan、Qwen、ChatGLM2等。

链接：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main

多种模型：LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
集成方法：（增量）预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练和 ORPO 训练。
多种精度：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。
先进算法：GaLore、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、LoRA+、LoftQ 和 Agent 微调。
实用技巧：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。

训练方法

方法	全参数训练	部分参数训练	LoRA	QLoRA
预训练	✔	✔	✔	✔
指令监督微调	✔	✔	✔	✔
奖励模型训练	✔	✔	✔	✔
PPO 训练	✔	✔	✔	✔
DPO 训练	✔	✔	✔	✔
ORPO 训练	✔	✔	✔	✔

可视化使用教学

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/assets/16256802/ec36a9dd-37f4-4f72-81bd-d76c6d0a6594

参考链接
Awesome Text2SQL：https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL/blob/main/README.zh.md

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posted @ 2024-04-12 11:47 汀、人工智能阅读(716) 评论(0) 编辑收藏举报

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✨汀、

NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解