/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-270m-it
Библиотека
transformers
Опубликована
23 авг 2026

gemma-3-270m-it-text2sql

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная текстовая модель Gemma 3, предназначенная по названию репозитория для генерации SQL по запросам на естественном языке.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

chabab/gemma-3-270m-it-text2sql — дообученная модель Google Gemma 3, опубликованная пользователем chabab. Это плотная текстовая авторегрессионная модель на 257 млн параметров, обученная с помощью TRL на основе google/gemma-3-270m-it; карточка демонстрирует её использование через Transformers для генерации текста в диалоговом формате.

Название указывает на назначение для преобразования запросов на естественном языке в SQL, однако README не описывает набор данных, качество или проверку этого сценария. Поэтому модель можно рассматривать как небольшой экспериментальный вариант для генерации SQL по текстовому запросу, а пригодность для конкретной базы данных следует оценивать самостоятельно. Заявленное контекстное окно — 32 768 токенов; модель работает с текстом и выдаёт текст.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Базовая модель — Gemma 3 270M Instruct; её условия использования могут распространяться на производную модель.

Сценарии применения

  • генерация SQL-запросов по описанию на естественном языке
  • создание черновиков запросов для реляционной базы данных
  • проверка экспериментального прототипа текст-в-SQL

Ограничения

README не приводит сведения о датасете, метриках или качестве генерации SQL, поэтому надёжность для конкретной схемы базы данных не подтверждена. В предоставленных данных лицензия производной модели не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for gemma-3-270m-it-text2sql

This model is a fine-tuned version of google/gemma-3-270m-it. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="chabab/gemma-3-270m-it-text2sql", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.10.0
  • Transformers: 5.15.1
  • Pytorch: 2.13.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
5c508fd

0 моделей