Uploaded finetuned model
- Developed by: Priyanka221105
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 1 сен 2026
Ссылки
text2sql-qwen2.5-duckdb
Дообученная модель Qwen2.5 Coder для генерации SQL-запросов DuckDB по описанию на естественном языке.
106скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 сен 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Priyanka221105/text2sql-qwen2.5-duckdb — дообученная языковая модель на базе unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; название репозитория указывает на специализацию text-to-SQL для DuckDB, однако README не описывает примеры запросов или особенности этой специализации. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с контекстом до 32 768 токенов и опубликована в формате Safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель может быть полезна для преобразования текстовых запросов в SQL для DuckDB и для связанных задач генерации кода. Карточка подтверждает дообучение от Qwen2.5 Coder Instruct, но не приводит оценок качества, обучающих данных или ограничений по применению. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация SQL для DuckDB по вопросу на естественном языке
- создание SQL-запросов в диалоговом интерфейсе
- помощь в написании и преобразовании кода запросов
Ограничения
В README нет результатов оценки качества или описания обучающих данных; специализация на DuckDB следует из названия репозитория, но подробно не подтверждена карточкой.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 25aeea3