利用 Tinker 和 Ray 增强 Text-to-SQL 模型
realtime news Oct 02, 2025 01:12
了解如何使用 Tinker 和 Ray 微调 text-to-SQL 模型，从而提高 AI 生成高效 SQL 查询的能力。
在推进 text-to-SQL 模型的创新方法中，Anyscale 介绍了一种利用 Tinker 和 Ray 来简化训练和部署过程的方法。这一发展旨在增强 AI 构建者生成高效 SQL 查询的能力，根据 Anyscale。
数据生成技术
该过程涉及两个主要组件：数据生成和模型微调。最初，使用 Qwen-8B 生成数据，并通过 vLLM 和 Ray Serve 作为 Anyscale 服务进行部署。此设置允许可缩放的 LLM 推理，这对于高效处理大型数据集至关重要。Ray Core 促进执行大量并行任务以生成候选 SQL 查询。这些查询然后通过使用 SkyRL-gym 在 SQL 环境中进行评估，SkyRL-gym 是一种计算奖励和评估查询成功率的工具。
为了将 Qwen-8B 模型部署为服务，Ray Serve 的集成与 vLLM 被使用。此设置通过简单的脚本执行，使得模型的部署和 SQL 查询的并行生成成为可能。成功的查询被识别并存储以供进一步处理。
使用 Tinker 进行模型微调
Tinker API 在数据标记和模型微调中扮演关键角色。Tinker 提供了高度的控制，允许对模型参数进行精确调整。该 API 通过标记化处理示例并应用聊天模板来支持 LLM 的训练，准备数据以供模型输入。
微调过程包括多次前向和反向传递的迭代，使用 Adam 优化器调整模型的权重。这个迭代过程旨在最小化每个标记的损失，从而提高模型生成 SQL 查询的准确性。
评估模型性能
一旦模型微调完成，通过下载模型检查点来评估其性能。LoRA 权重被提取并与基础模型合并，以确保与 vLLM 的兼容性，实现直接服务部署。这一步对于评估模型在实际应用中的能力至关重要。
其他设置要求
为了实现这种方法，需要几个设置步骤。这些包括使用 Dockerfile 定义基础镜像，并配置服务和作业文件以有效管理部署和数据生成任务。这些配置确保模型可以在各种环境中部署和测试，促进更广泛的采用和应用。
总体而言，Tinker 和 Ray 在微调 text-to-SQL 模型中的集成代表了 AI 发展的一大进步，提供了一个可扩展且高效的解决方案来处理复杂的 SQL 查询生成任务。
Image source: Shutterstock.jpg)