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sqlcoder-7b-2

开源自然语言到SQL转换模型

SQLCoder-7B-2是一个开源的自然语言到SQL转换模型。该模型基于CodeLlama-7B微调,旨在帮助非技术用户理解SQL数据库数据。在SQLEval测试中表现优异,尤其擅长处理复杂连接查询。模型适用于具有只读权限的用户,项目提供了使用说明和评估数据。

TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
starchat2-15b-v0.1 - 基于StarCoder2微调的双能力开源语言模型
GithubHuggingfaceStarChat2人工智能代码生成大模型开源项目模型语言模型
StarChat2-15b-v0.1是一款基于StarCoder2的开源语言模型,拥有160亿参数规模。该模型通过合成数据集微调,在MT Bench、IFEval聊天评测及HumanEval代码测试中展现了均衡性能。模型支持600多种编程语言,具备代码生成和对话交互功能。开发者可通过Transformers框架调用,需注意模型存在输出偏差等局限性。
SQL query builder - 智能SQL查询构建工具,轻松生成高效数据库查询
AI2sqlAI工具SQL优化SQL生成数据库查询
SQL query builder是一款智能SQL查询构建工具,面向所有水平的用户。它支持自然语言转SQL、多种数据库兼容、查询优化和格式化等功能。用户可以快速构建准确的查询语句,提高数据分析效率。工具还提供错误修复和查询解释功能,帮助用户深入理解SQL。无论是初学者还是专业人士,都能从中受益,简化数据库操作流程。
CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型
CodeQwen1.5Github代码生成开源项目模型部署编程语言长上下文
CodeQwen1.5是一款专用于代码生成的大型语言模型,支持92种编程语言,具备64K tokens的长文本处理能力。该模型在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异,为开发者提供了高效的AI编码辅助工具。作为Qwen1.5的专用代码版本,CodeQwen1.5采用transformer架构,在多项基准测试中展现出卓越性能。
CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ - 高性能代码编程助手 支持多种量化参数的GPU推理
CodeLlamaGithubHuggingfaceMeta代码生成开源项目指令调优机器学习模型
CodeLlama-7B-Instruct模型的GPTQ量化版本由TheBloke优化,提供4-bit和8-bit多种量化参数组合。模型支持代码补全、填充和指令对话,可通过Python或text-generation-webui部署。经AutoGPTQ验证,兼容ExLlama和Hugging Face TGI等推理框架,适用于不同硬件环境和性能需求。
starcoder - 支持80多种编程语言的代码生成工具
BigCodeGithubHuggingfaceStarCoder开源项目模型模型训练生成代码编程语言
StarCoder是一个支持超过80种编程语言的开源代码生成工具,通过多查询注意力和填充目标技术在大量令牌上进行训练,取得了优异的性能表现。用户能够在GitHub上生成代码,同时需遵循BigCode OpenRAIL-M许可证协议。
CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式,替代GGML,增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库,如text-generation-webui和LM Studio,并提供多种量化选项,以适应不同硬件需求,支持与LangChain等Python项目的高级整合。
Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能
GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化
该开源项目利用llama.cpp进行模型量化,适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务,提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K,适应不同内存要求,同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好,用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式,通过huggingface-cli便捷获取所需文件。
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