From dd27e9c0ea70120b27e51b4d22ef4f7f5428f4e8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Tue, 11 Jun 2024 19:46:47 +0800
Subject: [PATCH 01/16] feat(nlu): First NLU finetuning

---
 .gitignore                                    |   25 +-
 README.md                                     |    8 +-
 README.zh.md                                  |    8 +-
 poetry.lock                                   | 4486 ---------------
 pyproject.toml                                |   67 -
 requirements/lint-requirements.txt            |    4 +
 .../data/financial_report.jsonl               | 5000 +++++++++++++++++
 .../financial_report/financial_report.py      |   69 +
 .../dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu}/__init__.py  |    0
 .../dbgpt_hub_nlu/config}/__init__.py         |    0
 .../dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py           |   50 +
 .../dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py        |   77 +
 .../dbgpt_hub_nlu/model}/__init__.py          |    0
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 src/dbgpt-hub-nlu/main.py                     |  124 +
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 .../dbgpt_hub_sql}/baseline/baseline.json     |    0
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 .../baseline/show_result_api.py               |    4 +-
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 .../eval_data/download-db-files-README.txt    |    0
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 .../data/eval_data/gold_natsql2sql.txt        |    0
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 .../dbgpt_hub_sql}/data_generator/__init__.py |    0
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 .../data_process/connectors/base_connector.py |    0
 .../connectors/mysql_connector.py             |    3 +-
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 .../data_process/sft_dataset.py               |    9 +-
 .../specialized_scenario_data_processing.py   |    6 +-
 .../data_process/sql_data_process.py          |   20 +-
 .../data_process/sql_data_process_api.py      |   14 +-
 .../data_process/table_meta_data_processor.py |    6 +-
 .../dbgpt_hub_sql/dataset_util/__init__.py    |    0
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 .../dbgpt_hub_sql}/dataset_util/main.py       |    6 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/eval/__init__.py           |    0
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 .../dbgpt_hub_sql}/eval/evaluation_bird.py    |   11 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/eval/exec_eval.py          |   13 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/eval/parse.py              |    7 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/eval/process_sql.py        |    1 +
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/__init__.py       |    0
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/adapter.py        |   10 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/chat_model.py     |   14 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/config_parser.py  |   20 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/load_tokenizer.py |   32 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/loggings.py       |   12 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/llm_base/model_trainer.py  |   50 +-
 .../dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep     |    0
 .../dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep        |    0
 .../dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep        |    0
 .../dbgpt_hub_sql}/predict/__init__.py        |    0
 .../dbgpt_hub_sql}/predict/predict.py         |   10 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/predict/predict_api.py     |    5 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/scripts/export_merge.sh    |    0
 .../scripts/gen_train_eval_data.sh            |    0
 .../dbgpt_hub_sql}/scripts/predict_sft.sh     |    0
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 .../dbgpt_hub_sql}/scripts/train_sft.sh       |    0
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 .../dbgpt_hub_sql}/train/sft_train.py         |   25 +-
 .../dbgpt_hub_sql}/train/sft_train_api.py     |    4 +-
 src/dbgpt-hub-sql/setup.py                    |   59 +
 89 files changed, 5793 insertions(+), 4786 deletions(-)
 delete mode 100644 poetry.lock
 delete mode 100644 pyproject.toml
 create mode 100644 requirements/lint-requirements.txt
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu}/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub/data_process/connectors => src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config}/__init__.py (100%)
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
 rename {dbgpt_hub/dataset_util => src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model}/__init__.py (100%)
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/main.py
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
 rename dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/baseline/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/baseline/baseline.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/baseline/show_result.py (96%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/baseline/show_result_api.py (78%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/configs/__init__.py (68%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/configs/config.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/configs/data_args.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/configs/ds_config.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/configs/ds_config_stage3.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/configs/model_args.py (98%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/dataset_info.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/20k.pkl (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/dev.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/dev_sql.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/download-db-files-README.txt (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/gold.txt (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/tables.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/eval_data/tables_for_natsql.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data/example_text2sql.json (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_generator/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_generator/gpt_generator.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_generator/gpt_generator_api.py (96%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_generator/llm_generator.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_generator/utils.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/__init__.py (100%)
 rename dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/connectors/anydb_connector.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/connectors/base_connector.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/connectors/mysql_connector.py (97%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/data_utils.py (98%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/multi_turn_process.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/sft_dataset.py (98%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/specialized_scenario_data_processing.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/sql_data_process.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/sql_data_process_api.py (98%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/table_meta_data_processor.py (96%)
 rename dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/dataset_util/db_config.yaml (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/dataset_util/main.py (87%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/evaluation.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/evaluation_api.py (91%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/evaluation_bird.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/exec_eval.py (98%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/parse.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/eval/process_sql.py (99%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/adapter.py (93%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/chat_model.py (93%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/config_parser.py (97%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/load_tokenizer.py (95%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/loggings.py (98%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/llm_base/model_trainer.py (94%)
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/predict/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/predict/predict.py (88%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/predict/predict_api.py (90%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/scripts/export_merge.sh (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/scripts/gen_train_eval_data.sh (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/scripts/predict_sft.sh (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/scripts/train_rm.sh (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/scripts/train_sft.sh (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/train/__init__.py (100%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/train/export_model.py (77%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/train/rm_train.py (94%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/train/sft_train.py (91%)
 rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/train/sft_train_api.py (94%)
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-sql/setup.py

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index aa4f887e..d4652ece 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -13,21 +13,22 @@ data/spider
 data/eval
 output_pred/
 wandb/
-dbgpt_hub/data/*
+src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/*
 # But track the data/eval_data folder itself
-!dbgpt_hub/data/eval_data/
-!dbgpt_hub/data/dataset_info.json
-!dbgpt_hub/data/example_text2sql.json
+!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/
+!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json
+!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json
 
 # Ignore everything under dbgpt_hub/ouput/ except the adapter directory
-dbgpt_hub/output/adapter/*
-!dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep
-dbgpt_hub/output/logs/*
-!dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep
-dbgpt_hub/output/pred/*
-!dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep
-
-
+src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/*
+!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep
+src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/*
+!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep
+src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/*
+!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep
+
+# Ignore NLU output
+src/dbgpt-hub-nlu/output
 
 #
 build/
diff --git a/README.md b/README.md
index a5269c98..3c7d66b7 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -392,10 +392,10 @@ Firstly, install `dbgpt-hub` with the following command
 
 Then, set up the arguments and run the whole process.
 ```python
-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
+from dbgpt_hub_sql.data_process import preprocess_sft_data
+from dbgpt_hub_sql.train import start_sft
+from dbgpt_hub_sql.predict import start_predict
+from dbgpt_hub_sql.eval import start_evaluate
 
 # Config the input datasets
 data_folder = "dbgpt_hub/data"
diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
index ac8a76c1..b7ae396f 100644
--- a/README.zh.md
+++ b/README.zh.md
@@ -410,10 +410,10 @@ poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh
 
 然后,指定参数并用几行代码完成整个Text2SQL fine-tune流程:
 ```python
-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
+from dbgpt_hub_sql.data_process import preprocess_sft_data
+from dbgpt_hub_sql.train import start_sft
+from dbgpt_hub_sql.predict import start_predict
+from dbgpt_hub_sql.eval import start_evaluate
 
 # 配置训练和验证集路径和参数
 data_folder = "dbgpt_hub/data"
diff --git a/poetry.lock b/poetry.lock
deleted file mode 100644
index 8f82af68..00000000
--- a/poetry.lock
+++ /dev/null
@@ -1,4486 +0,0 @@
-# This file is automatically @generated by Poetry 1.7.1 and should not be changed by hand.
-
-[[package]]
-name = "accelerate"
-version = "0.21.0"
-description = "Accelerate"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8.0"
-files = [
-    {file = "accelerate-0.21.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e2609d37f2c6a56e36a0612feae6ff6d9daac9759f4899432b86b1dc97024ebb"},
-    {file = "accelerate-0.21.0.tar.gz", hash = "sha256:e2959a0bf74d97c0b3c0e036ed96065142a060242281d27970d4c4e34f11ca59"},
-]
-
-[package.dependencies]
-numpy = ">=1.17"
-packaging = ">=20.0"
-psutil = "*"
-pyyaml = "*"
-torch = ">=1.10.0"
-
-[package.extras]
-dev = ["black (>=23.1,<24.0)", "datasets", "deepspeed", "evaluate", "hf-doc-builder (>=0.3.0)", "parameterized", "pytest", "pytest-subtests", "pytest-xdist", "rich", "ruff (>=0.0.241)", "scikit-learn", "scipy", "tqdm", "transformers", "urllib3 (<2.0.0)"]
-quality = ["black (>=23.1,<24.0)", "hf-doc-builder (>=0.3.0)", "ruff (>=0.0.241)", "urllib3 (<2.0.0)"]
-rich = ["rich"]
-sagemaker = ["sagemaker"]
-test-dev = ["datasets", "deepspeed", "evaluate", "scikit-learn", "scipy", "tqdm", "transformers"]
-test-prod = ["parameterized", "pytest", "pytest-subtests", "pytest-xdist"]
-test-trackers = ["comet-ml", "tensorboard", "wandb"]
-testing = ["datasets", "deepspeed", "evaluate", "parameterized", "pytest", "pytest-subtests", "pytest-xdist", "scikit-learn", "scipy", "tqdm", "transformers"]
-
-[[package]]
-name = "aiofiles"
-version = "23.2.1"
-description = "File support for asyncio."
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "aiofiles-23.2.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:19297512c647d4b27a2cf7c34caa7e405c0d60b5560618a29a9fe027b18b0107"},
-    {file = "aiofiles-23.2.1.tar.gz", hash = "sha256:84ec2218d8419404abcb9f0c02df3f34c6e0a68ed41072acfb1cef5cbc29051a"},
-]
-
-[[package]]
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-    {file = "aiohttp-3.9.1-cp39-cp39-musllinux_1_1_ppc64le.whl", hash = "sha256:237533179d9747080bcaad4d02083ce295c0d2eab3e9e8ce103411a4312991a0"},
-    {file = "aiohttp-3.9.1-cp39-cp39-musllinux_1_1_s390x.whl", hash = "sha256:02ab6006ec3c3463b528374c4cdce86434e7b89ad355e7bf29e2f16b46c7dd6f"},
-    {file = "aiohttp-3.9.1-cp39-cp39-musllinux_1_1_x86_64.whl", hash = "sha256:04fa38875e53eb7e354ece1607b1d2fdee2d175ea4e4d745f6ec9f751fe20c7c"},
-    {file = "aiohttp-3.9.1-cp39-cp39-win32.whl", hash = "sha256:82eefaf1a996060602f3cc1112d93ba8b201dbf5d8fd9611227de2003dddb3b7"},
-    {file = "aiohttp-3.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl", hash = "sha256:9b05d33ff8e6b269e30a7957bd3244ffbce2a7a35a81b81c382629b80af1a8bf"},
-    {file = "aiohttp-3.9.1.tar.gz", hash = "sha256:8fc49a87ac269d4529da45871e2ffb6874e87779c3d0e2ccd813c0899221239d"},
-]
-
-[package.dependencies]
-aiosignal = ">=1.1.2"
-async-timeout = {version = ">=4.0,<5.0", markers = "python_version < \"3.11\""}
-attrs = ">=17.3.0"
-frozenlist = ">=1.1.1"
-multidict = ">=4.5,<7.0"
-yarl = ">=1.0,<2.0"
-
-[package.extras]
-speedups = ["Brotli", "aiodns", "brotlicffi"]
-
-[[package]]
-name = "aiosignal"
-version = "1.3.1"
-description = "aiosignal: a list of registered asynchronous callbacks"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:f8376fb07dd1e86a584e4fcdec80b36b7f81aac666ebc724e2c090300dd83b17"},
-    {file = "aiosignal-1.3.1.tar.gz", hash = "sha256:54cd96e15e1649b75d6c87526a6ff0b6c1b0dd3459f43d9ca11d48c339b68cfc"},
-]
-
-[package.dependencies]
-frozenlist = ">=1.1.0"
-
-[[package]]
-name = "altair"
-version = "5.2.0"
-description = "Vega-Altair: A declarative statistical visualization library for Python."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "altair-5.2.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:8c4888ad11db7c39f3f17aa7f4ea985775da389d79ac30a6c22856ab238df399"},
-    {file = "altair-5.2.0.tar.gz", hash = "sha256:2ad7f0c8010ebbc46319cc30febfb8e59ccf84969a201541c207bc3a4fa6cf81"},
-]
-
-[package.dependencies]
-jinja2 = "*"
-jsonschema = ">=3.0"
-numpy = "*"
-packaging = "*"
-pandas = ">=0.25"
-toolz = "*"
-typing-extensions = {version = ">=4.0.1", markers = "python_version < \"3.11\""}
-
-[package.extras]
-dev = ["anywidget", "geopandas", "hatch", "ipython", "m2r", "mypy", "pandas-stubs", "pyarrow (>=11)", "pytest", "pytest-cov", "ruff (>=0.1.3)", "types-jsonschema", "types-setuptools", "vega-datasets", "vegafusion[embed] (>=1.4.0)", "vl-convert-python (>=1.1.0)"]
-doc = ["docutils", "jinja2", "myst-parser", "numpydoc", "pillow (>=9,<10)", "pydata-sphinx-theme (>=0.14.1)", "scipy", "sphinx", "sphinx-copybutton", "sphinx-design", "sphinxext-altair"]
-
-[[package]]
-name = "anyio"
-version = "4.2.0"
-description = "High level compatibility layer for multiple asynchronous event loop implementations"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "anyio-4.2.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:745843b39e829e108e518c489b31dc757de7d2131d53fac32bd8df268227bfee"},
-    {file = "anyio-4.2.0.tar.gz", hash = "sha256:e1875bb4b4e2de1669f4bc7869b6d3f54231cdced71605e6e64c9be77e3be50f"},
-]
-
-[package.dependencies]
-exceptiongroup = {version = ">=1.0.2", markers = "python_version < \"3.11\""}
-idna = ">=2.8"
-sniffio = ">=1.1"
-typing-extensions = {version = ">=4.1", markers = "python_version < \"3.11\""}
-
-[package.extras]
-doc = ["Sphinx (>=7)", "packaging", "sphinx-autodoc-typehints (>=1.2.0)", "sphinx-rtd-theme"]
-test = ["anyio[trio]", "coverage[toml] (>=7)", "exceptiongroup (>=1.2.0)", "hypothesis (>=4.0)", "psutil (>=5.9)", "pytest (>=7.0)", "pytest-mock (>=3.6.1)", "trustme", "uvloop (>=0.17)"]
-trio = ["trio (>=0.23)"]
-
-[[package]]
-name = "appdirs"
-version = "1.4.4"
-description = "A small Python module for determining appropriate platform-specific dirs, e.g. a \"user data dir\"."
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "appdirs-1.4.4-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:a841dacd6b99318a741b166adb07e19ee71a274450e68237b4650ca1055ab128"},
-    {file = "appdirs-1.4.4.tar.gz", hash = "sha256:7d5d0167b2b1ba821647616af46a749d1c653740dd0d2415100fe26e27afdf41"},
-]
-
-[[package]]
-name = "astroid"
-version = "3.0.2"
-description = "An abstract syntax tree for Python with inference support."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8.0"
-files = [
-    {file = "astroid-3.0.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:d6e62862355f60e716164082d6b4b041d38e2a8cf1c7cd953ded5108bac8ff5c"},
-    {file = "astroid-3.0.2.tar.gz", hash = "sha256:4a61cf0a59097c7bb52689b0fd63717cd2a8a14dc9f1eee97b82d814881c8c91"},
-]
-
-[package.dependencies]
-typing-extensions = {version = ">=4.0.0", markers = "python_version < \"3.11\""}
-
-[[package]]
-name = "async-timeout"
-version = "4.0.3"
-description = "Timeout context manager for asyncio programs"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "async-timeout-4.0.3.tar.gz", hash = "sha256:4640d96be84d82d02ed59ea2b7105a0f7b33abe8703703cd0ab0bf87c427522f"},
-    {file = "async_timeout-4.0.3-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7405140ff1230c310e51dc27b3145b9092d659ce68ff733fb0cefe3ee42be028"},
-]
-
-[[package]]
-name = "attrs"
-version = "23.2.0"
-description = "Classes Without Boilerplate"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "attrs-23.2.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:99b87a485a5820b23b879f04c2305b44b951b502fd64be915879d77a7e8fc6f1"},
-    {file = "attrs-23.2.0.tar.gz", hash = "sha256:935dc3b529c262f6cf76e50877d35a4bd3c1de194fd41f47a2b7ae8f19971f30"},
-]
-
-[package.extras]
-cov = ["attrs[tests]", "coverage[toml] (>=5.3)"]
-dev = ["attrs[tests]", "pre-commit"]
-docs = ["furo", "myst-parser", "sphinx", "sphinx-notfound-page", "sphinxcontrib-towncrier", "towncrier", "zope-interface"]
-tests = ["attrs[tests-no-zope]", "zope-interface"]
-tests-mypy = ["mypy (>=1.6)", "pytest-mypy-plugins"]
-tests-no-zope = ["attrs[tests-mypy]", "cloudpickle", "hypothesis", "pympler", "pytest (>=4.3.0)", "pytest-xdist[psutil]"]
-
-[[package]]
-name = "bitsandbytes"
-version = "0.41.3.post2"
-description = "k-bit optimizers and matrix multiplication routines."
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "bitsandbytes-0.41.3.post2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:ceb301a3d4e6bf52bdad8d09f3064ac194bdfdeae535994c0315bd2ef7639cca"},
-    {file = "bitsandbytes-0.41.3.post2.tar.gz", hash = "sha256:7d25a51fb3b74b58e569473f8b70a5239124c0593dc053479c41cf2cd6730502"},
-]
-
-[[package]]
-name = "black"
-version = "23.12.1"
-description = "The uncompromising code formatter."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "black-23.12.1-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:e0aaf6041986767a5e0ce663c7a2f0e9eaf21e6ff87a5f95cbf3675bfd4c41d2"},
-    {file = "black-23.12.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:c88b3711d12905b74206227109272673edce0cb29f27e1385f33b0163c414bba"},
-    {file = "black-23.12.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:a920b569dc6b3472513ba6ddea21f440d4b4c699494d2e972a1753cdc25df7b0"},
-    {file = "black-23.12.1-cp310-cp310-win_amd64.whl", hash = "sha256:3fa4be75ef2a6b96ea8d92b1587dd8cb3a35c7e3d51f0738ced0781c3aa3a5a3"},
-    {file = "black-23.12.1-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:8d4df77958a622f9b5a4c96edb4b8c0034f8434032ab11077ec6c56ae9f384ba"},
-    {file = "black-23.12.1-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:602cfb1196dc692424c70b6507593a2b29aac0547c1be9a1d1365f0d964c353b"},
-    {file = "black-23.12.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:9c4352800f14be5b4864016882cdba10755bd50805c95f728011bcb47a4afd59"},
-    {file = "black-23.12.1-cp311-cp311-win_amd64.whl", hash = "sha256:0808494f2b2df923ffc5723ed3c7b096bd76341f6213989759287611e9837d50"},
-    {file = "black-23.12.1-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:25e57fd232a6d6ff3f4478a6fd0580838e47c93c83eaf1ccc92d4faf27112c4e"},
-    {file = "black-23.12.1-cp312-cp312-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:2d9e13db441c509a3763a7a3d9a49ccc1b4e974a47be4e08ade2a228876500ec"},
-    {file = "black-23.12.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:6d1bd9c210f8b109b1762ec9fd36592fdd528485aadb3f5849b2740ef17e674e"},
-    {file = "black-23.12.1-cp312-cp312-win_amd64.whl", hash = "sha256:ae76c22bde5cbb6bfd211ec343ded2163bba7883c7bc77f6b756a1049436fbb9"},
-    {file = "black-23.12.1-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:1fa88a0f74e50e4487477bc0bb900c6781dbddfdfa32691e780bf854c3b4a47f"},
-    {file = "black-23.12.1-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:a4d6a9668e45ad99d2f8ec70d5c8c04ef4f32f648ef39048d010b0689832ec6d"},
-    {file = "black-23.12.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:b18fb2ae6c4bb63eebe5be6bd869ba2f14fd0259bda7d18a46b764d8fb86298a"},
-    {file = "black-23.12.1-cp38-cp38-win_amd64.whl", hash = "sha256:c04b6d9d20e9c13f43eee8ea87d44156b8505ca8a3c878773f68b4e4812a421e"},
-    {file = "black-23.12.1-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:3e1b38b3135fd4c025c28c55ddfc236b05af657828a8a6abe5deec419a0b7055"},
-    {file = "black-23.12.1-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:4f0031eaa7b921db76decd73636ef3a12c942ed367d8c3841a0739412b260a54"},
-    {file = "black-23.12.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:97e56155c6b737854e60a9ab1c598ff2533d57e7506d97af5481141671abf3ea"},
-    {file = "black-23.12.1-cp39-cp39-win_amd64.whl", hash = "sha256:dd15245c8b68fe2b6bd0f32c1556509d11bb33aec9b5d0866dd8e2ed3dba09c2"},
-    {file = "black-23.12.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:78baad24af0f033958cad29731e27363183e140962595def56423e626f4bee3e"},
-    {file = "black-23.12.1.tar.gz", hash = "sha256:4ce3ef14ebe8d9509188014d96af1c456a910d5b5cbf434a09fef7e024b3d0d5"},
-]
-
-[package.dependencies]
-click = ">=8.0.0"
-mypy-extensions = ">=0.4.3"
-packaging = ">=22.0"
-pathspec = ">=0.9.0"
-platformdirs = ">=2"
-tomli = {version = ">=1.1.0", markers = "python_version < \"3.11\""}
-typing-extensions = {version = ">=4.0.1", markers = "python_version < \"3.11\""}
-
-[package.extras]
-colorama = ["colorama (>=0.4.3)"]
-d = ["aiohttp (>=3.7.4)", "aiohttp (>=3.7.4,!=3.9.0)"]
-jupyter = ["ipython (>=7.8.0)", "tokenize-rt (>=3.2.0)"]
-uvloop = ["uvloop (>=0.15.2)"]
-
-[[package]]
-name = "certifi"
-version = "2023.11.17"
-description = "Python package for providing Mozilla's CA Bundle."
-optional = false
-python-versions = ">=3.6"
-files = [
-    {file = "certifi-2023.11.17-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e036ab49d5b79556f99cfc2d9320b34cfbe5be05c5871b51de9329f0603b0474"},
-    {file = "certifi-2023.11.17.tar.gz", hash = "sha256:9b469f3a900bf28dc19b8cfbf8019bf47f7fdd1a65a1d4ffb98fc14166beb4d1"},
-]
-
-[[package]]
-name = "charset-normalizer"
-version = "3.3.2"
-description = "The Real First Universal Charset Detector. Open, modern and actively maintained alternative to Chardet."
-optional = false
-python-versions = ">=3.7.0"
-files = [
-    {file = "charset-normalizer-3.3.2.tar.gz", hash = "sha256:f30c3cb33b24454a82faecaf01b19c18562b1e89558fb6c56de4d9118a032fd5"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:25baf083bf6f6b341f4121c2f3c548875ee6f5339300e08be3f2b2ba1721cdd3"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:06435b539f889b1f6f4ac1758871aae42dc3a8c0e24ac9e60c2384973ad73027"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:9063e24fdb1e498ab71cb7419e24622516c4a04476b17a2dab57e8baa30d6e03"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:6897af51655e3691ff853668779c7bad41579facacf5fd7253b0133308cf000d"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl", hash = "sha256:1d3193f4a680c64b4b6a9115943538edb896edc190f0b222e73761716519268e"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_s390x.manylinux2014_s390x.whl", hash = "sha256:cd70574b12bb8a4d2aaa0094515df2463cb429d8536cfb6c7ce983246983e5a6"},
-    {file = "charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:8465322196c8b4d7ab6d1e049e4c5cb460d0394da4a27d23cc242fbf0034b6b5"},
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-
-[package.extras]
-apache-beam = ["apache-beam (>=2.26.0,<2.44.0)"]
-audio = ["librosa", "soundfile (>=0.12.1)"]
-benchmarks = ["tensorflow (==2.12.0)", "torch (==2.0.1)", "transformers (==4.30.1)"]
-dev = ["Pillow (>=6.2.1)", "absl-py", "apache-beam (>=2.26.0,<2.44.0)", "black (>=23.1,<24.0)", "elasticsearch (<8.0.0)", "faiss-cpu (>=1.6.4)", "joblib (<1.3.0)", "joblibspark", "librosa", "lz4", "py7zr", "pyspark (>=3.4)", "pytest", "pytest-datadir", "pytest-xdist", "pyyaml (>=5.3.1)", "rarfile (>=4.0)", "ruff (>=0.0.241)", "s3fs", "s3fs (>=2021.11.1)", "soundfile (>=0.12.1)", "sqlalchemy (<2.0.0)", "tensorflow (>=2.2.0,!=2.6.0,!=2.6.1)", "tensorflow (>=2.3,!=2.6.0,!=2.6.1)", "tensorflow-macos", "tiktoken", "torch", "transformers", "zstandard"]
-docs = ["s3fs", "tensorflow (>=2.2.0,!=2.6.0,!=2.6.1)", "tensorflow-macos", "torch", "transformers"]
-jax = ["jax (>=0.2.8,!=0.3.2,<=0.3.25)", "jaxlib (>=0.1.65,<=0.3.25)"]
-metrics-tests = ["Werkzeug (>=1.0.1)", "accelerate", "bert-score (>=0.3.6)", "jiwer", "langdetect", "mauve-text", "nltk", "requests-file (>=1.5.1)", "rouge-score", "sacrebleu", "sacremoses", "scikit-learn", "scipy", "sentencepiece", "seqeval", "six (>=1.15.0,<1.16.0)", "spacy (>=3.0.0)", "texttable (>=1.6.3)", "tldextract", "tldextract (>=3.1.0)", "toml (>=0.10.1)", "typer (<0.5.0)"]
-quality = ["black (>=23.1,<24.0)", "pyyaml (>=5.3.1)", "ruff (>=0.0.241)"]
-s3 = ["s3fs"]
-tensorflow = ["tensorflow (>=2.2.0,!=2.6.0,!=2.6.1)", "tensorflow-macos"]
-tensorflow-gpu = ["tensorflow-gpu (>=2.2.0,!=2.6.0,!=2.6.1)"]
-tests = ["Pillow (>=6.2.1)", "absl-py", "apache-beam (>=2.26.0,<2.44.0)", "elasticsearch (<8.0.0)", "faiss-cpu (>=1.6.4)", "joblib (<1.3.0)", "joblibspark", "librosa", "lz4", "py7zr", "pyspark (>=3.4)", "pytest", "pytest-datadir", "pytest-xdist", "rarfile (>=4.0)", "s3fs (>=2021.11.1)", "soundfile (>=0.12.1)", "sqlalchemy (<2.0.0)", "tensorflow (>=2.3,!=2.6.0,!=2.6.1)", "tensorflow-macos", "tiktoken", "torch", "transformers", "zstandard"]
-torch = ["torch"]
-vision = ["Pillow (>=6.2.1)"]
-
-[[package]]
-name = "deepspeed"
-version = "0.10.2"
-description = "DeepSpeed library"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "deepspeed-0.10.2.tar.gz", hash = "sha256:286bb1f01ea7340c9e18d78a562393dd1c12cc1406f1f5996f4be1d6984360ef"},
-]
-
-[package.dependencies]
-hjson = "*"
-ninja = "*"
-numpy = "*"
-packaging = ">=20.0"
-psutil = "*"
-py-cpuinfo = "*"
-pydantic = "<2.0.0"
-torch = "*"
-tqdm = "*"
-
-[package.extras]
-1bit-mpi = ["mpi4py"]
-all = ["accelerate", "autodoc_pydantic (<2.0.0)", "clang-format (==16.0.2)", "coverage", "diffusers", "docutils (<0.18)", "future", "google", "hjson", "importlib-metadata (>=4)", "lm-eval (==0.3.0)", "mpi4py", "mup", "neural-compressor (==2.1.0)", "packaging", "pre-commit (>=2.20.0)", "protobuf", "psutil", "py-cpuinfo", "pydantic (<2.0.0)", "pytest", "pytest-forked", "pytest-randomly", "pytest-xdist", "recommonmark", "sphinx", "sphinx-rtd-theme", "tabulate", "tensorboard", "torch", "torchvision", "tqdm", "transformers", "transformers[sentencepiece]", "triton (==1.0.0)", "triton (==2.0.0.dev20221202)", "triton (>=2.0.0)", "wandb", "xgboost"]
-autotuning = ["tabulate"]
-autotuning-ml = ["hjson", "tabulate", "xgboost"]
-dev = ["accelerate", "clang-format (==16.0.2)", "coverage", "docutils (<0.18)", "future", "importlib-metadata (>=4)", "mup", "pre-commit (>=2.20.0)", "pytest", "pytest-forked", "pytest-randomly", "pytest-xdist", "recommonmark", "sphinx", "sphinx-rtd-theme", "tensorboard", "torchvision", "transformers", "wandb"]
-inf = ["google", "lm-eval (==0.3.0)", "protobuf", "transformers", "transformers[sentencepiece]"]
-readthedocs = ["autodoc_pydantic (<2.0.0)", "docutils (<0.18)", "hjson", "packaging", "psutil", "py-cpuinfo", "pydantic (<2.0.0)", "torch", "tqdm"]
-sd = ["diffusers", "triton (==2.0.0.dev20221202)"]
-sparse = ["neural-compressor (==2.1.0)"]
-sparse-attn = ["triton (==1.0.0)"]
-triton = ["triton (>=2.0.0)"]
-
-[[package]]
-name = "dill"
-version = "0.3.7"
-description = "serialize all of Python"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "dill-0.3.7-py3-none-any.whl", hash = "sha256:76b122c08ef4ce2eedcd4d1abd8e641114bfc6c2867f49f3c41facf65bf19f5e"},
-    {file = "dill-0.3.7.tar.gz", hash = "sha256:cc1c8b182eb3013e24bd475ff2e9295af86c1a38eb1aff128dac8962a9ce3c03"},
-]
-
-[package.extras]
-graph = ["objgraph (>=1.7.2)"]
-
-[[package]]
-name = "distro"
-version = "1.9.0"
-description = "Distro - an OS platform information API"
-optional = false
-python-versions = ">=3.6"
-files = [
-    {file = "distro-1.9.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7bffd925d65168f85027d8da9af6bddab658135b840670a223589bc0c8ef02b2"},
-    {file = "distro-1.9.0.tar.gz", hash = "sha256:2fa77c6fd8940f116ee1d6b94a2f90b13b5ea8d019b98bc8bafdcabcdd9bdbed"},
-]
-
-[[package]]
-name = "docker-pycreds"
-version = "0.4.0"
-description = "Python bindings for the docker credentials store API"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "docker-pycreds-0.4.0.tar.gz", hash = "sha256:6ce3270bcaf404cc4c3e27e4b6c70d3521deae82fb508767870fdbf772d584d4"},
-    {file = "docker_pycreds-0.4.0-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:7266112468627868005106ec19cd0d722702d2b7d5912a28e19b826c3d37af49"},
-]
-
-[package.dependencies]
-six = ">=1.4.0"
-
-[[package]]
-name = "docopt"
-version = "0.6.2"
-description = "Pythonic argument parser, that will make you smile"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "docopt-0.6.2.tar.gz", hash = "sha256:49b3a825280bd66b3aa83585ef59c4a8c82f2c8a522dbe754a8bc8d08c85c491"},
-]
-
-[[package]]
-name = "docstring-parser"
-version = "0.15"
-description = "Parse Python docstrings in reST, Google and Numpydoc format"
-optional = false
-python-versions = ">=3.6,<4.0"
-files = [
-    {file = "docstring_parser-0.15-py3-none-any.whl", hash = "sha256:d1679b86250d269d06a99670924d6bce45adc00b08069dae8c47d98e89b667a9"},
-    {file = "docstring_parser-0.15.tar.gz", hash = "sha256:48ddc093e8b1865899956fcc03b03e66bb7240c310fac5af81814580c55bf682"},
-]
-
-[[package]]
-name = "einops"
-version = "0.6.1"
-description = "A new flavour of deep learning operations"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "einops-0.6.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:99149e46cc808956b174932fe563d920db4d6e5dadb8c6ecdaa7483b7ef7cfc3"},
-    {file = "einops-0.6.1.tar.gz", hash = "sha256:f95f8d00f4ded90dbc4b19b6f98b177332614b0357dde66997f3ae5d474dc8c8"},
-]
-
-[[package]]
-name = "evaluate"
-version = "0.4.0"
-description = "HuggingFace community-driven open-source library of evaluation"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7.0"
-files = [
-    {file = "evaluate-0.4.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:4b528de0f270cdfb077ca4877035dc17584d2c4b1cbc3fdd46afc3942ed557fd"},
-    {file = "evaluate-0.4.0.tar.gz", hash = "sha256:bd6a59879be9ae13b681684e56ae3e6ea657073c4413b30335e9efa9856e4f44"},
-]
-
-[package.dependencies]
-datasets = ">=2.0.0"
-dill = "*"
-fsspec = {version = ">=2021.05.0", extras = ["http"]}
-huggingface-hub = ">=0.7.0"
-multiprocess = "*"
-numpy = ">=1.17"
-packaging = "*"
-pandas = "*"
-requests = ">=2.19.0"
-responses = "<0.19"
-tqdm = ">=4.62.1"
-xxhash = "*"
-
-[package.extras]
-dev = ["Werkzeug (>=1.0.1)", "absl-py", "bert-score (>=0.3.6)", "black (>=22.0,<23.0)", "cer (>=1.2.0)", "charcut (>=1.1.1)", "flake8 (>=3.8.3)", "isort (>=5.0.0)", "jiwer", "mauve-text", "nltk", "pytest", "pytest-datadir", "pytest-xdist", "pyyaml (>=5.3.1)", "requests-file (>=1.5.1)", "rouge-score (>=0.1.2)", "sacrebleu", "sacremoses", "scikit-learn", "scipy", "sentencepiece", "seqeval", "six (>=1.15.0,<1.16.0)", "tensorflow (>=2.3,!=2.6.0,!=2.6.1,<=2.10)", "texttable (>=1.6.3)", "tldextract (>=3.1.0)", "toml (>=0.10.1)", "torch", "transformers", "trectools", "unidecode (>=1.3.4)"]
-docs = ["s3fs"]
-evaluator = ["scipy (>=1.7.1)", "transformers"]
-quality = ["black (>=22.0,<23.0)", "flake8 (>=3.8.3)", "isort (>=5.0.0)", "pyyaml (>=5.3.1)"]
-template = ["cookiecutter", "gradio (>=3.0.0)"]
-tensorflow = ["tensorflow (>=2.2.0,!=2.6.0,!=2.6.1)"]
-tensorflow-gpu = ["tensorflow-gpu (>=2.2.0,!=2.6.0,!=2.6.1)"]
-tests = ["Werkzeug (>=1.0.1)", "absl-py", "bert-score (>=0.3.6)", "cer (>=1.2.0)", "charcut (>=1.1.1)", "jiwer", "mauve-text", "nltk", "pytest", "pytest-datadir", "pytest-xdist", "requests-file (>=1.5.1)", "rouge-score (>=0.1.2)", "sacrebleu", "sacremoses", "scikit-learn", "scipy", "sentencepiece", "seqeval", "six (>=1.15.0,<1.16.0)", "tensorflow (>=2.3,!=2.6.0,!=2.6.1,<=2.10)", "texttable (>=1.6.3)", "tldextract (>=3.1.0)", "toml (>=0.10.1)", "torch", "transformers", "trectools", "unidecode (>=1.3.4)"]
-torch = ["torch"]
-
-[[package]]
-name = "exceptiongroup"
-version = "1.2.0"
-description = "Backport of PEP 654 (exception groups)"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "exceptiongroup-1.2.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:4bfd3996ac73b41e9b9628b04e079f193850720ea5945fc96a08633c66912f14"},
-    {file = "exceptiongroup-1.2.0.tar.gz", hash = "sha256:91f5c769735f051a4290d52edd0858999b57e5876e9f85937691bd4c9fa3ed68"},
-]
-
-[package.extras]
-test = ["pytest (>=6)"]
-
-[[package]]
-name = "fastapi"
-version = "0.95.1"
-description = "FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "fastapi-0.95.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:a870d443e5405982e1667dfe372663abf10754f246866056336d7f01c21dab07"},
-    {file = "fastapi-0.95.1.tar.gz", hash = "sha256:9569f0a381f8a457ec479d90fa01005cfddaae07546eb1f3fa035bc4797ae7d5"},
-]
-
-[package.dependencies]
-pydantic = ">=1.6.2,<1.7 || >1.7,<1.7.1 || >1.7.1,<1.7.2 || >1.7.2,<1.7.3 || >1.7.3,<1.8 || >1.8,<1.8.1 || >1.8.1,<2.0.0"
-starlette = ">=0.26.1,<0.27.0"
-
-[package.extras]
-all = ["email-validator (>=1.1.1)", "httpx (>=0.23.0)", "itsdangerous (>=1.1.0)", "jinja2 (>=2.11.2)", "orjson (>=3.2.1)", "python-multipart (>=0.0.5)", "pyyaml (>=5.3.1)", "ujson (>=4.0.1,!=4.0.2,!=4.1.0,!=4.2.0,!=4.3.0,!=5.0.0,!=5.1.0)", "uvicorn[standard] (>=0.12.0)"]
-dev = ["pre-commit (>=2.17.0,<3.0.0)", "ruff (==0.0.138)", "uvicorn[standard] (>=0.12.0,<0.21.0)"]
-doc = ["mdx-include (>=1.4.1,<2.0.0)", "mkdocs (>=1.1.2,<2.0.0)", "mkdocs-markdownextradata-plugin (>=0.1.7,<0.3.0)", "mkdocs-material (>=8.1.4,<9.0.0)", "pyyaml (>=5.3.1,<7.0.0)", "typer-cli (>=0.0.13,<0.0.14)", "typer[all] (>=0.6.1,<0.8.0)"]
-test = ["anyio[trio] (>=3.2.1,<4.0.0)", "black (==23.1.0)", "coverage[toml] (>=6.5.0,<8.0)", "databases[sqlite] (>=0.3.2,<0.7.0)", "email-validator (>=1.1.1,<2.0.0)", "flask (>=1.1.2,<3.0.0)", "httpx (>=0.23.0,<0.24.0)", "isort (>=5.0.6,<6.0.0)", "mypy (==0.982)", "orjson (>=3.2.1,<4.0.0)", "passlib[bcrypt] (>=1.7.2,<2.0.0)", "peewee (>=3.13.3,<4.0.0)", "pytest (>=7.1.3,<8.0.0)", "python-jose[cryptography] (>=3.3.0,<4.0.0)", "python-multipart (>=0.0.5,<0.0.7)", "pyyaml (>=5.3.1,<7.0.0)", "ruff (==0.0.138)", "sqlalchemy (>=1.3.18,<1.4.43)", "types-orjson (==3.6.2)", "types-ujson (==5.7.0.1)", "ujson (>=4.0.1,!=4.0.2,!=4.1.0,!=4.2.0,!=4.3.0,!=5.0.0,!=5.1.0,<6.0.0)"]
-
-[[package]]
-name = "ffmpy"
-version = "0.3.1"
-description = "A simple Python wrapper for ffmpeg"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "ffmpy-0.3.1.tar.gz", hash = "sha256:a173b8f42c7c669ff722df7fb31e1e870067713697f745224fa6e621b82f0004"},
-]
-
-[[package]]
-name = "filelock"
-version = "3.13.1"
-description = "A platform independent file lock."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "filelock-3.13.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:57dbda9b35157b05fb3e58ee91448612eb674172fab98ee235ccb0b5bee19a1c"},
-    {file = "filelock-3.13.1.tar.gz", hash = "sha256:521f5f56c50f8426f5e03ad3b281b490a87ef15bc6c526f168290f0c7148d44e"},
-]
-
-[package.extras]
-docs = ["furo (>=2023.9.10)", "sphinx (>=7.2.6)", "sphinx-autodoc-typehints (>=1.24)"]
-testing = ["covdefaults (>=2.3)", "coverage (>=7.3.2)", "diff-cover (>=8)", "pytest (>=7.4.3)", "pytest-cov (>=4.1)", "pytest-mock (>=3.12)", "pytest-timeout (>=2.2)"]
-typing = ["typing-extensions (>=4.8)"]
-
-[[package]]
-name = "fonttools"
-version = "4.47.2"
-description = "Tools to manipulate font files"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:3b629108351d25512d4ea1a8393a2dba325b7b7d7308116b605ea3f8e1be88df"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:c19044256c44fe299d9a73456aabee4b4d06c6b930287be93b533b4737d70aa1"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:b8be28c036b9f186e8c7eaf8a11b42373e7e4949f9e9f370202b9da4c4c3f56c"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:f83a4daef6d2a202acb9bf572958f91cfde5b10c8ee7fb1d09a4c81e5d851fd8"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-musllinux_1_1_aarch64.whl", hash = "sha256:4a5a5318ba5365d992666ac4fe35365f93004109d18858a3e18ae46f67907670"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-musllinux_1_1_x86_64.whl", hash = "sha256:8f57ecd742545362a0f7186774b2d1c53423ed9ece67689c93a1055b236f638c"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-win32.whl", hash = "sha256:a1c154bb85dc9a4cf145250c88d112d88eb414bad81d4cb524d06258dea1bdc0"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp310-cp310-win_amd64.whl", hash = "sha256:3e2b95dce2ead58fb12524d0ca7d63a63459dd489e7e5838c3cd53557f8933e1"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp311-cp311-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:29495d6d109cdbabe73cfb6f419ce67080c3ef9ea1e08d5750240fd4b0c4763b"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:0a1d313a415eaaba2b35d6cd33536560deeebd2ed758b9bfb89ab5d97dc5deac"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:90f898cdd67f52f18049250a6474185ef6544c91f27a7bee70d87d77a8daf89c"},
-    {file = "fonttools-4.47.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:3480eeb52770ff75140fe7d9a2ec33fb67b07efea0ab5129c7e0c6a639c40c70"},
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-]
-
-[[package]]
-name = "fsspec"
-version = "2023.10.0"
-description = "File-system specification"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-]
-
-[package.dependencies]
-aiohttp = {version = "<4.0.0a0 || >4.0.0a0,<4.0.0a1 || >4.0.0a1", optional = true, markers = "extra == \"http\""}
-requests = {version = "*", optional = true, markers = "extra == \"http\""}
-
-[package.extras]
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-adl = ["adlfs"]
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-dask = ["dask", "distributed"]
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-dropbox = ["dropbox", "dropboxdrivefs", "requests"]
-full = ["adlfs", "aiohttp (!=4.0.0a0,!=4.0.0a1)", "dask", "distributed", "dropbox", "dropboxdrivefs", "fusepy", "gcsfs", "libarchive-c", "ocifs", "panel", "paramiko", "pyarrow (>=1)", "pygit2", "requests", "s3fs", "smbprotocol", "tqdm"]
-fuse = ["fusepy"]
-gcs = ["gcsfs"]
-git = ["pygit2"]
-github = ["requests"]
-gs = ["gcsfs"]
-gui = ["panel"]
-hdfs = ["pyarrow (>=1)"]
-http = ["aiohttp (!=4.0.0a0,!=4.0.0a1)", "requests"]
-libarchive = ["libarchive-c"]
-oci = ["ocifs"]
-s3 = ["s3fs"]
-sftp = ["paramiko"]
-smb = ["smbprotocol"]
-ssh = ["paramiko"]
-tqdm = ["tqdm"]
-
-[[package]]
-name = "func-timeout"
-version = "4.3.5"
-description = "Python module which allows you to specify timeouts when calling any existing function. Also provides support for stoppable-threads"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
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-]
-
-[[package]]
-name = "gitdb"
-version = "4.0.11"
-description = "Git Object Database"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "gitdb-4.0.11-py3-none-any.whl", hash = "sha256:81a3407ddd2ee8df444cbacea00e2d038e40150acfa3001696fe0dcf1d3adfa4"},
-    {file = "gitdb-4.0.11.tar.gz", hash = "sha256:bf5421126136d6d0af55bc1e7c1af1c397a34f5b7bd79e776cd3e89785c2b04b"},
-]
-
-[package.dependencies]
-smmap = ">=3.0.1,<6"
-
-[[package]]
-name = "gitpython"
-version = "3.1.41"
-description = "GitPython is a Python library used to interact with Git repositories"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "GitPython-3.1.41-py3-none-any.whl", hash = "sha256:c36b6634d069b3f719610175020a9aed919421c87552185b085e04fbbdb10b7c"},
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-]
-
-[package.dependencies]
-gitdb = ">=4.0.1,<5"
-
-[package.extras]
-test = ["black", "coverage[toml]", "ddt (>=1.1.1,!=1.4.3)", "mock", "mypy", "pre-commit", "pytest (>=7.3.1)", "pytest-cov", "pytest-instafail", "pytest-mock", "pytest-sugar", "sumtypes"]
-
-[[package]]
-name = "gradio"
-version = "3.50.2"
-description = "Python library for easily interacting with trained machine learning models"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-]
-
-[package.dependencies]
-aiofiles = ">=22.0,<24.0"
-altair = ">=4.2.0,<6.0"
-fastapi = "*"
-ffmpy = "*"
-gradio-client = "0.6.1"
-httpx = "*"
-huggingface-hub = ">=0.14.0"
-importlib-resources = ">=1.3,<7.0"
-jinja2 = "<4.0"
-markupsafe = ">=2.0,<3.0"
-matplotlib = ">=3.0,<4.0"
-numpy = ">=1.0,<2.0"
-orjson = ">=3.0,<4.0"
-packaging = "*"
-pandas = ">=1.0,<3.0"
-pillow = ">=8.0,<11.0"
-pydantic = ">=1.7.4,<1.8 || >1.8,<1.8.1 || >1.8.1,<2.0.0 || >2.0.0,<2.0.1 || >2.0.1,<3.0.0"
-pydub = "*"
-python-multipart = "*"
-pyyaml = ">=5.0,<7.0"
-requests = ">=2.0,<3.0"
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-typing-extensions = ">=4.0,<5.0"
-uvicorn = ">=0.14.0"
-websockets = ">=10.0,<12.0"
-
-[package.extras]
-oauth = ["authlib", "itsdangerous"]
-
-[[package]]
-name = "gradio-client"
-version = "0.6.1"
-description = "Python library for easily interacting with trained machine learning models"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "gradio_client-0.6.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:ee530fb3437f24943e51da70335909cc9b4f1e3e1ab1d219071b8ce9c1969777"},
-    {file = "gradio_client-0.6.1.tar.gz", hash = "sha256:2f36a8467622f748539c84d142f1a71df6b83666d017ee4fb6ef8a2696f70f66"},
-]
-
-[package.dependencies]
-fsspec = "*"
-httpx = "*"
-huggingface-hub = ">=0.13.0"
-packaging = "*"
-requests = ">=2.0,<3.0"
-typing-extensions = ">=4.0,<5.0"
-websockets = ">=10.0,<12.0"
-
-[[package]]
-name = "h11"
-version = "0.14.0"
-description = "A pure-Python, bring-your-own-I/O implementation of HTTP/1.1"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "h11-0.14.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e3fe4ac4b851c468cc8363d500db52c2ead036020723024a109d37346efaa761"},
-    {file = "h11-0.14.0.tar.gz", hash = "sha256:8f19fbbe99e72420ff35c00b27a34cb9937e902a8b810e2c88300c6f0a3b699d"},
-]
-
-[[package]]
-name = "hjson"
-version = "3.1.0"
-description = "Hjson, a user interface for JSON."
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "hjson-3.1.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:65713cdcf13214fb554eb8b4ef803419733f4f5e551047c9b711098ab7186b89"},
-    {file = "hjson-3.1.0.tar.gz", hash = "sha256:55af475a27cf83a7969c808399d7bccdec8fb836a07ddbd574587593b9cdcf75"},
-]
-
-[[package]]
-name = "httpcore"
-version = "1.0.2"
-description = "A minimal low-level HTTP client."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "httpcore-1.0.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:096cc05bca73b8e459a1fc3dcf585148f63e534eae4339559c9b8a8d6399acc7"},
-    {file = "httpcore-1.0.2.tar.gz", hash = "sha256:9fc092e4799b26174648e54b74ed5f683132a464e95643b226e00c2ed2fa6535"},
-]
-
-[package.dependencies]
-certifi = "*"
-h11 = ">=0.13,<0.15"
-
-[package.extras]
-asyncio = ["anyio (>=4.0,<5.0)"]
-http2 = ["h2 (>=3,<5)"]
-socks = ["socksio (==1.*)"]
-trio = ["trio (>=0.22.0,<0.23.0)"]
-
-[[package]]
-name = "httpx"
-version = "0.26.0"
-description = "The next generation HTTP client."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "httpx-0.26.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:8915f5a3627c4d47b73e8202457cb28f1266982d1159bd5779d86a80c0eab1cd"},
-    {file = "httpx-0.26.0.tar.gz", hash = "sha256:451b55c30d5185ea6b23c2c793abf9bb237d2a7dfb901ced6ff69ad37ec1dfaf"},
-]
-
-[package.dependencies]
-anyio = "*"
-certifi = "*"
-httpcore = "==1.*"
-idna = "*"
-sniffio = "*"
-
-[package.extras]
-brotli = ["brotli", "brotlicffi"]
-cli = ["click (==8.*)", "pygments (==2.*)", "rich (>=10,<14)"]
-http2 = ["h2 (>=3,<5)"]
-socks = ["socksio (==1.*)"]
-
-[[package]]
-name = "huggingface-hub"
-version = "0.17.3"
-description = "Client library to download and publish models, datasets and other repos on the huggingface.co hub"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8.0"
-files = [
-    {file = "huggingface_hub-0.17.3-py3-none-any.whl", hash = "sha256:545eb3665f6ac587add946e73984148f2ea5c7877eac2e845549730570c1933a"},
-    {file = "huggingface_hub-0.17.3.tar.gz", hash = "sha256:40439632b211311f788964602bf8b0d9d6b7a2314fba4e8d67b2ce3ecea0e3fd"},
-]
-
-[package.dependencies]
-filelock = "*"
-fsspec = "*"
-packaging = ">=20.9"
-pyyaml = ">=5.1"
-requests = "*"
-tqdm = ">=4.42.1"
-typing-extensions = ">=3.7.4.3"
-
-[package.extras]
-all = ["InquirerPy (==0.3.4)", "Jinja2", "Pillow", "aiohttp", "black (==23.7)", "gradio", "jedi", "mypy (==1.5.1)", "numpy", "pydantic (<2.0)", "pytest", "pytest-asyncio", "pytest-cov", "pytest-env", "pytest-vcr", "pytest-xdist", "ruff (>=0.0.241)", "soundfile", "types-PyYAML", "types-requests", "types-simplejson", "types-toml", "types-tqdm", "types-urllib3", "urllib3 (<2.0)"]
-cli = ["InquirerPy (==0.3.4)"]
-dev = ["InquirerPy (==0.3.4)", "Jinja2", "Pillow", "aiohttp", "black (==23.7)", "gradio", "jedi", "mypy (==1.5.1)", "numpy", "pydantic (<2.0)", "pytest", "pytest-asyncio", "pytest-cov", "pytest-env", "pytest-vcr", "pytest-xdist", "ruff (>=0.0.241)", "soundfile", "types-PyYAML", "types-requests", "types-simplejson", "types-toml", "types-tqdm", "types-urllib3", "urllib3 (<2.0)"]
-docs = ["InquirerPy (==0.3.4)", "Jinja2", "Pillow", "aiohttp", "black (==23.7)", "gradio", "hf-doc-builder", "jedi", "mypy (==1.5.1)", "numpy", "pydantic (<2.0)", "pytest", "pytest-asyncio", "pytest-cov", "pytest-env", "pytest-vcr", "pytest-xdist", "ruff (>=0.0.241)", "soundfile", "types-PyYAML", "types-requests", "types-simplejson", "types-toml", "types-tqdm", "types-urllib3", "urllib3 (<2.0)", "watchdog"]
-fastai = ["fastai (>=2.4)", "fastcore (>=1.3.27)", "toml"]
-inference = ["aiohttp", "pydantic (<2.0)"]
-quality = ["black (==23.7)", "mypy (==1.5.1)", "ruff (>=0.0.241)"]
-tensorflow = ["graphviz", "pydot", "tensorflow"]
-testing = ["InquirerPy (==0.3.4)", "Jinja2", "Pillow", "aiohttp", "gradio", "jedi", "numpy", "pydantic (<2.0)", "pytest", "pytest-asyncio", "pytest-cov", "pytest-env", "pytest-vcr", "pytest-xdist", "soundfile", "urllib3 (<2.0)"]
-torch = ["torch"]
-typing = ["pydantic (<2.0)", "types-PyYAML", "types-requests", "types-simplejson", "types-toml", "types-tqdm", "types-urllib3"]
-
-[[package]]
-name = "idna"
-version = "3.6"
-description = "Internationalized Domain Names in Applications (IDNA)"
-optional = false
-python-versions = ">=3.5"
-files = [
-    {file = "idna-3.6-py3-none-any.whl", hash = "sha256:c05567e9c24a6b9faaa835c4821bad0590fbb9d5779e7caa6e1cc4978e7eb24f"},
-    {file = "idna-3.6.tar.gz", hash = "sha256:9ecdbbd083b06798ae1e86adcbfe8ab1479cf864e4ee30fe4e46a003d12491ca"},
-]
-
-[[package]]
-name = "importlib-resources"
-version = "6.1.1"
-description = "Read resources from Python packages"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "importlib_resources-6.1.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e8bf90d8213b486f428c9c39714b920041cb02c184686a3dee24905aaa8105d6"},
-    {file = "importlib_resources-6.1.1.tar.gz", hash = "sha256:3893a00122eafde6894c59914446a512f728a0c1a45f9bb9b63721b6bacf0b4a"},
-]
-
-[package.extras]
-docs = ["furo", "jaraco.packaging (>=9.3)", "jaraco.tidelift (>=1.4)", "rst.linker (>=1.9)", "sphinx (<7.2.5)", "sphinx (>=3.5)", "sphinx-lint"]
-testing = ["pytest (>=6)", "pytest-black (>=0.3.7)", "pytest-checkdocs (>=2.4)", "pytest-cov", "pytest-enabler (>=2.2)", "pytest-mypy (>=0.9.1)", "pytest-ruff", "zipp (>=3.17)"]
-
-[[package]]
-name = "isort"
-version = "5.13.2"
-description = "A Python utility / library to sort Python imports."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8.0"
-files = [
-    {file = "isort-5.13.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:8ca5e72a8d85860d5a3fa69b8745237f2939afe12dbf656afbcb47fe72d947a6"},
-    {file = "isort-5.13.2.tar.gz", hash = "sha256:48fdfcb9face5d58a4f6dde2e72a1fb8dcaf8ab26f95ab49fab84c2ddefb0109"},
-]
-
-[package.extras]
-colors = ["colorama (>=0.4.6)"]
-
-[[package]]
-name = "jieba"
-version = "0.42.1"
-description = "Chinese Words Segmentation Utilities"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "jieba-0.42.1.tar.gz", hash = "sha256:055ca12f62674fafed09427f176506079bc135638a14e23e25be909131928db2"},
-]
-
-[[package]]
-name = "jinja2"
-version = "3.1.3"
-description = "A very fast and expressive template engine."
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "Jinja2-3.1.3-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7d6d50dd97d52cbc355597bd845fabfbac3f551e1f99619e39a35ce8c370b5fa"},
-    {file = "Jinja2-3.1.3.tar.gz", hash = "sha256:ac8bd6544d4bb2c9792bf3a159e80bba8fda7f07e81bc3aed565432d5925ba90"},
-]
-
-[package.dependencies]
-MarkupSafe = ">=2.0"
-
-[package.extras]
-i18n = ["Babel (>=2.7)"]
-
-[[package]]
-name = "joblib"
-version = "1.3.2"
-description = "Lightweight pipelining with Python functions"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "joblib-1.3.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:ef4331c65f239985f3f2220ecc87db222f08fd22097a3dd5698f693875f8cbb9"},
-    {file = "joblib-1.3.2.tar.gz", hash = "sha256:92f865e621e17784e7955080b6d042489e3b8e294949cc44c6eac304f59772b1"},
-]
-
-[[package]]
-name = "jsonlines"
-version = "4.0.0"
-description = "Library with helpers for the jsonlines file format"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "jsonlines-4.0.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:185b334ff2ca5a91362993f42e83588a360cf95ce4b71a73548502bda52a7c55"},
-    {file = "jsonlines-4.0.0.tar.gz", hash = "sha256:0c6d2c09117550c089995247f605ae4cf77dd1533041d366351f6f298822ea74"},
-]
-
-[package.dependencies]
-attrs = ">=19.2.0"
-
-[[package]]
-name = "jsonschema"
-version = "4.21.1"
-description = "An implementation of JSON Schema validation for Python"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "jsonschema-4.21.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7996507afae316306f9e2290407761157c6f78002dcf7419acb99822143d1c6f"},
-    {file = "jsonschema-4.21.1.tar.gz", hash = "sha256:85727c00279f5fa6bedbe6238d2aa6403bedd8b4864ab11207d07df3cc1b2ee5"},
-]
-
-[package.dependencies]
-attrs = ">=22.2.0"
-jsonschema-specifications = ">=2023.03.6"
-referencing = ">=0.28.4"
-rpds-py = ">=0.7.1"
-
-[package.extras]
-format = ["fqdn", "idna", "isoduration", "jsonpointer (>1.13)", "rfc3339-validator", "rfc3987", "uri-template", "webcolors (>=1.11)"]
-format-nongpl = ["fqdn", "idna", "isoduration", "jsonpointer (>1.13)", "rfc3339-validator", "rfc3986-validator (>0.1.0)", "uri-template", "webcolors (>=1.11)"]
-
-[[package]]
-name = "jsonschema-specifications"
-version = "2023.12.1"
-description = "The JSON Schema meta-schemas and vocabularies, exposed as a Registry"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "jsonschema_specifications-2023.12.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:87e4fdf3a94858b8a2ba2778d9ba57d8a9cafca7c7489c46ba0d30a8bc6a9c3c"},
-    {file = "jsonschema_specifications-2023.12.1.tar.gz", hash = "sha256:48a76787b3e70f5ed53f1160d2b81f586e4ca6d1548c5de7085d1682674764cc"},
-]
-
-[package.dependencies]
-referencing = ">=0.31.0"
-
-[[package]]
-name = "kiwisolver"
-version = "1.4.5"
-description = "A fast implementation of the Cassowary constraint solver"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:05703cf211d585109fcd72207a31bb170a0f22144d68298dc5e61b3c946518af"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:146d14bebb7f1dc4d5fbf74f8a6cb15ac42baadee8912eb84ac0b3b2a3dc6ac3"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:6ef7afcd2d281494c0a9101d5c571970708ad911d028137cd558f02b851c08b4"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-manylinux_2_12_i686.manylinux2010_i686.whl", hash = "sha256:9eaa8b117dc8337728e834b9c6e2611f10c79e38f65157c4c38e9400286f5cb1"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl", hash = "sha256:ec20916e7b4cbfb1f12380e46486ec4bcbaa91a9c448b97023fde0d5bbf9e4ff"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:39b42c68602539407884cf70d6a480a469b93b81b7701378ba5e2328660c847a"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl", hash = "sha256:aa12042de0171fad672b6c59df69106d20d5596e4f87b5e8f76df757a7c399aa"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-manylinux_2_17_s390x.manylinux2014_s390x.whl", hash = "sha256:2a40773c71d7ccdd3798f6489aaac9eee213d566850a9533f8d26332d626b82c"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-musllinux_1_1_aarch64.whl", hash = "sha256:19df6e621f6d8b4b9c4d45f40a66839294ff2bb235e64d2178f7522d9170ac5b"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-musllinux_1_1_i686.whl", hash = "sha256:83d78376d0d4fd884e2c114d0621624b73d2aba4e2788182d286309ebdeed770"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-musllinux_1_1_ppc64le.whl", hash = "sha256:e391b1f0a8a5a10ab3b9bb6afcfd74f2175f24f8975fb87ecae700d1503cdee0"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-musllinux_1_1_s390x.whl", hash = "sha256:852542f9481f4a62dbb5dd99e8ab7aedfeb8fb6342349a181d4036877410f525"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-musllinux_1_1_x86_64.whl", hash = "sha256:59edc41b24031bc25108e210c0def6f6c2191210492a972d585a06ff246bb79b"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-win32.whl", hash = "sha256:a6aa6315319a052b4ee378aa171959c898a6183f15c1e541821c5c59beaa0238"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-win_amd64.whl", hash = "sha256:d0ef46024e6a3d79c01ff13801cb19d0cad7fd859b15037aec74315540acc276"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:11863aa14a51fd6ec28688d76f1735f8f69ab1fabf388851a595d0721af042f5"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:8ab3919a9997ab7ef2fbbed0cc99bb28d3c13e6d4b1ad36e97e482558a91be90"},
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-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-manylinux_2_12_i686.manylinux2010_i686.manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:dfdd7c0b105af050eb3d64997809dc21da247cf44e63dc73ff0fd20b96be55a9"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:76c6a5964640638cdeaa0c359382e5703e9293030fe730018ca06bc2010c4437"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl", hash = "sha256:bbea0db94288e29afcc4c28afbf3a7ccaf2d7e027489c449cf7e8f83c6346eb9"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_s390x.manylinux2014_s390x.whl", hash = "sha256:ceec1a6bc6cab1d6ff5d06592a91a692f90ec7505d6463a88a52cc0eb58545da"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:040c1aebeda72197ef477a906782b5ab0d387642e93bda547336b8957c61022e"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-musllinux_1_1_aarch64.whl", hash = "sha256:f91de7223d4c7b793867797bacd1ee53bfe7359bd70d27b7b58a04efbb9436c8"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-musllinux_1_1_i686.whl", hash = "sha256:faae4860798c31530dd184046a900e652c95513796ef51a12bc086710c2eec4d"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-musllinux_1_1_ppc64le.whl", hash = "sha256:b0157420efcb803e71d1b28e2c287518b8808b7cf1ab8af36718fd0a2c453eb0"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-musllinux_1_1_s390x.whl", hash = "sha256:06f54715b7737c2fecdbf140d1afb11a33d59508a47bf11bb38ecf21dc9ab79f"},
-    {file = "kiwisolver-1.4.5-cp311-cp311-musllinux_1_1_x86_64.whl", hash = "sha256:fdb7adb641a0d13bdcd4ef48e062363d8a9ad4a182ac7647ec88f695e719ae9f"},
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-[[package]]
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-]
-
-[[package]]
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-[[package]]
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-
-[[package]]
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-]
-
-[package.dependencies]
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-
-[[package]]
-name = "mypy-extensions"
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-description = "Type system extensions for programs checked with the mypy type checker."
-optional = false
-python-versions = ">=3.5"
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-    {file = "mypy_extensions-1.0.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:4392f6c0eb8a5668a69e23d168ffa70f0be9ccfd32b5cc2d26a34ae5b844552d"},
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-]
-
-[[package]]
-name = "networkx"
-version = "3.2.1"
-description = "Python package for creating and manipulating graphs and networks"
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-python-versions = ">=3.9"
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-]
-
-[package.extras]
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-doc = ["nb2plots (>=0.7)", "nbconvert (<7.9)", "numpydoc (>=1.6)", "pillow (>=9.4)", "pydata-sphinx-theme (>=0.14)", "sphinx (>=7)", "sphinx-gallery (>=0.14)", "texext (>=0.6.7)"]
-extra = ["lxml (>=4.6)", "pydot (>=1.4.2)", "pygraphviz (>=1.11)", "sympy (>=1.10)"]
-test = ["pytest (>=7.2)", "pytest-cov (>=4.0)"]
-
-[[package]]
-name = "ninja"
-version = "1.11.1.1"
-description = "Ninja is a small build system with a focus on speed"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "ninja-1.11.1.1-py2.py3-none-macosx_10_9_universal2.macosx_10_9_x86_64.macosx_11_0_arm64.macosx_11_0_universal2.whl", hash = "sha256:376889c76d87b95b5719fdd61dd7db193aa7fd4432e5d52d2e44e4c497bdbbee"},
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-[package.dependencies]
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-[[package]]
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-description = "CURAND native runtime libraries"
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-
-[[package]]
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-]
-
-[package.dependencies]
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-
-[[package]]
-name = "nvidia-cusparse-cu12"
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-]
-
-[package.dependencies]
-nvidia-nvjitlink-cu12 = "*"
-
-[[package]]
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-
-[[package]]
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-
-[[package]]
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-
-[[package]]
-name = "openai"
-version = "1.9.0"
-description = "The official Python library for the openai API"
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-]
-
-[package.dependencies]
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-sniffio = "*"
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-typing-extensions = ">=4.7,<5"
-
-[package.extras]
-datalib = ["numpy (>=1)", "pandas (>=1.2.3)", "pandas-stubs (>=1.1.0.11)"]
-
-[[package]]
-name = "orjson"
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-description = "Fast, correct Python JSON library supporting dataclasses, datetimes, and numpy"
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-python-versions = ">=3.8"
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-[[package]]
-name = "pandas"
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-description = "Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics"
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-]
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-[package.dependencies]
-numpy = [
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-    {version = ">=1.23.2,<2", markers = "python_version == \"3.11\""},
-    {version = ">=1.26.0,<2", markers = "python_version >= \"3.12\""},
-]
-python-dateutil = ">=2.8.2"
-pytz = ">=2020.1"
-tzdata = ">=2022.7"
-
-[package.extras]
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-aws = ["s3fs (>=2022.11.0)"]
-clipboard = ["PyQt5 (>=5.15.9)", "qtpy (>=2.3.0)"]
-compression = ["zstandard (>=0.19.0)"]
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-consortium-standard = ["dataframe-api-compat (>=0.1.7)"]
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-feather = ["pyarrow (>=10.0.1)"]
-fss = ["fsspec (>=2022.11.0)"]
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-output-formatting = ["jinja2 (>=3.1.2)", "tabulate (>=0.9.0)"]
-parquet = ["pyarrow (>=10.0.1)"]
-performance = ["bottleneck (>=1.3.6)", "numba (>=0.56.4)", "numexpr (>=2.8.4)"]
-plot = ["matplotlib (>=3.6.3)"]
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-spss = ["pyreadstat (>=1.2.0)"]
-sql-other = ["SQLAlchemy (>=2.0.0)", "adbc-driver-postgresql (>=0.8.0)", "adbc-driver-sqlite (>=0.8.0)"]
-test = ["hypothesis (>=6.46.1)", "pytest (>=7.3.2)", "pytest-xdist (>=2.2.0)"]
-xml = ["lxml (>=4.9.2)"]
-
-[[package]]
-name = "pathspec"
-version = "0.12.1"
-description = "Utility library for gitignore style pattern matching of file paths."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-]
-
-[[package]]
-name = "pathtools"
-version = "0.1.2"
-description = "File system general utilities"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "pathtools-0.1.2.tar.gz", hash = "sha256:7c35c5421a39bb82e58018febd90e3b6e5db34c5443aaaf742b3f33d4655f1c0"},
-]
-
-[[package]]
-name = "peft"
-version = "0.4.0"
-description = "Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8.0"
-files = [
-    {file = "peft-0.4.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:2cf992772a6d703814477e0bdcdadd68cb8ea388111ce2d793dd2ff0e438f357"},
-    {file = "peft-0.4.0.tar.gz", hash = "sha256:e768fa22d6e9f32aa7e891f0d06f355960278ca4dc0cdd96bff71f6f06269207"},
-]
-
-[package.dependencies]
-accelerate = "*"
-numpy = ">=1.17"
-packaging = ">=20.0"
-psutil = "*"
-pyyaml = "*"
-safetensors = "*"
-torch = ">=1.13.0"
-transformers = "*"
-
-[package.extras]
-dev = ["black (>=22.0,<23.0)", "hf-doc-builder", "ruff (>=0.0.241)", "urllib3 (<=2.0.0)"]
-docs-specific = ["hf-doc-builder"]
-quality = ["black (>=22.0,<23.0)", "ruff (>=0.0.241)", "urllib3 (<=2.0.0)"]
-test = ["black (>=22.0,<23.0)", "datasets", "diffusers", "hf-doc-builder", "parameterized", "pytest", "pytest-cov", "pytest-xdist", "ruff (>=0.0.241)", "urllib3 (<=2.0.0)"]
-
-[[package]]
-name = "pillow"
-version = "10.2.0"
-description = "Python Imaging Library (Fork)"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-    {file = "pillow-10.2.0-cp310-cp310-win_arm64.whl", hash = "sha256:7049e301399273a0136ff39b84c3678e314f2158f50f517bc50285fb5ec847ad"},
-    {file = "pillow-10.2.0-cp311-cp311-macosx_10_10_x86_64.whl", hash = "sha256:35bb52c37f256f662abdfa49d2dfa6ce5d93281d323a9af377a120e89a9eafb5"},
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-[package.extras]
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-
-[[package]]
-name = "platformdirs"
-version = "4.1.0"
-description = "A small Python package for determining appropriate platform-specific dirs, e.g. a \"user data dir\"."
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-]
-
-[package.extras]
-docs = ["furo (>=2023.7.26)", "proselint (>=0.13)", "sphinx (>=7.1.1)", "sphinx-autodoc-typehints (>=1.24)"]
-test = ["appdirs (==1.4.4)", "covdefaults (>=2.3)", "pytest (>=7.4)", "pytest-cov (>=4.1)", "pytest-mock (>=3.11.1)"]
-
-[[package]]
-name = "prettytable"
-version = "3.9.0"
-description = "A simple Python library for easily displaying tabular data in a visually appealing ASCII table format"
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-]
-
-[package.dependencies]
-wcwidth = "*"
-
-[package.extras]
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-
-[[package]]
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-]
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-[[package]]
-name = "psutil"
-version = "5.9.8"
-description = "Cross-platform lib for process and system monitoring in Python."
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-[[package]]
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-]
-
-[package.dependencies]
-typing-extensions = ">=4.2.0"
-
-[package.extras]
-dotenv = ["python-dotenv (>=0.10.4)"]
-email = ["email-validator (>=1.0.3)"]
-
-[[package]]
-name = "pydub"
-version = "0.25.1"
-description = "Manipulate audio with an simple and easy high level interface"
-optional = false
-python-versions = "*"
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-]
-
-[[package]]
-name = "pygments"
-version = "2.17.2"
-description = "Pygments is a syntax highlighting package written in Python."
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
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-]
-
-[package.extras]
-plugins = ["importlib-metadata"]
-windows-terminal = ["colorama (>=0.4.6)"]
-
-[[package]]
-name = "pylint"
-version = "3.0.3"
-description = "python code static checker"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8.0"
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-]
-
-[package.dependencies]
-astroid = ">=3.0.1,<=3.1.0-dev0"
-colorama = {version = ">=0.4.5", markers = "sys_platform == \"win32\""}
-dill = [
-    {version = ">=0.2", markers = "python_version < \"3.11\""},
-    {version = ">=0.3.6", markers = "python_version >= \"3.11\" and python_version < \"3.12\""},
-    {version = ">=0.3.7", markers = "python_version >= \"3.12\""},
-]
-isort = ">=4.2.5,<5.13.0 || >5.13.0,<6"
-mccabe = ">=0.6,<0.8"
-platformdirs = ">=2.2.0"
-tomli = {version = ">=1.1.0", markers = "python_version < \"3.11\""}
-tomlkit = ">=0.10.1"
-
-[package.extras]
-spelling = ["pyenchant (>=3.2,<4.0)"]
-testutils = ["gitpython (>3)"]
-
-[[package]]
-name = "pymysql"
-version = "1.1.0"
-description = "Pure Python MySQL Driver"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
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-]
-
-[package.extras]
-ed25519 = ["PyNaCl (>=1.4.0)"]
-rsa = ["cryptography"]
-
-[[package]]
-name = "pyparsing"
-version = "3.1.1"
-description = "pyparsing module - Classes and methods to define and execute parsing grammars"
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-python-versions = ">=3.6.8"
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-]
-
-[package.extras]
-diagrams = ["jinja2", "railroad-diagrams"]
-
-[[package]]
-name = "pyright"
-version = "1.1.348"
-description = "Command line wrapper for pyright"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
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-]
-
-[package.dependencies]
-nodeenv = ">=1.6.0"
-
-[package.extras]
-all = ["twine (>=3.4.1)"]
-dev = ["twine (>=3.4.1)"]
-
-[[package]]
-name = "python-dateutil"
-version = "2.8.2"
-description = "Extensions to the standard Python datetime module"
-optional = false
-python-versions = "!=3.0.*,!=3.1.*,!=3.2.*,>=2.7"
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-]
-
-[package.dependencies]
-six = ">=1.5"
-
-[[package]]
-name = "python-multipart"
-version = "0.0.6"
-description = "A streaming multipart parser for Python"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
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-]
-
-[package.extras]
-dev = ["atomicwrites (==1.2.1)", "attrs (==19.2.0)", "coverage (==6.5.0)", "hatch", "invoke (==1.7.3)", "more-itertools (==4.3.0)", "pbr (==4.3.0)", "pluggy (==1.0.0)", "py (==1.11.0)", "pytest (==7.2.0)", "pytest-cov (==4.0.0)", "pytest-timeout (==2.1.0)", "pyyaml (==5.1)"]
-
-[[package]]
-name = "pytz"
-version = "2023.3.post1"
-description = "World timezone definitions, modern and historical"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
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-    {file = "pytz-2023.3.post1.tar.gz", hash = "sha256:7b4fddbeb94a1eba4b557da24f19fdf9db575192544270a9101d8509f9f43d7b"},
-]
-
-[[package]]
-name = "pyyaml"
-version = "6.0.1"
-description = "YAML parser and emitter for Python"
-optional = false
-python-versions = ">=3.6"
-files = [
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-]
-
-[package.extras]
-test = ["pytest"]
-
-[[package]]
-name = "setuptools"
-version = "69.0.3"
-description = "Easily download, build, install, upgrade, and uninstall Python packages"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-]
-
-[package.extras]
-docs = ["furo", "jaraco.packaging (>=9.3)", "jaraco.tidelift (>=1.4)", "pygments-github-lexers (==0.0.5)", "rst.linker (>=1.9)", "sphinx (<7.2.5)", "sphinx (>=3.5)", "sphinx-favicon", "sphinx-inline-tabs", "sphinx-lint", "sphinx-notfound-page (>=1,<2)", "sphinx-reredirects", "sphinxcontrib-towncrier"]
-testing = ["build[virtualenv]", "filelock (>=3.4.0)", "flake8-2020", "ini2toml[lite] (>=0.9)", "jaraco.develop (>=7.21)", "jaraco.envs (>=2.2)", "jaraco.path (>=3.2.0)", "pip (>=19.1)", "pytest (>=6)", "pytest-black (>=0.3.7)", "pytest-checkdocs (>=2.4)", "pytest-cov", "pytest-enabler (>=2.2)", "pytest-mypy (>=0.9.1)", "pytest-perf", "pytest-ruff", "pytest-timeout", "pytest-xdist", "tomli-w (>=1.0.0)", "virtualenv (>=13.0.0)", "wheel"]
-testing-integration = ["build[virtualenv] (>=1.0.3)", "filelock (>=3.4.0)", "jaraco.envs (>=2.2)", "jaraco.path (>=3.2.0)", "packaging (>=23.1)", "pytest", "pytest-enabler", "pytest-xdist", "tomli", "virtualenv (>=13.0.0)", "wheel"]
-
-[[package]]
-name = "shtab"
-version = "1.6.5"
-description = "Automagic shell tab completion for Python CLI applications"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
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-]
-
-[package.extras]
-dev = ["pytest (>=6)", "pytest-cov", "pytest-timeout"]
-
-[[package]]
-name = "six"
-version = "1.16.0"
-description = "Python 2 and 3 compatibility utilities"
-optional = false
-python-versions = ">=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*"
-files = [
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-]
-
-[[package]]
-name = "smmap"
-version = "5.0.1"
-description = "A pure Python implementation of a sliding window memory map manager"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
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-]
-
-[[package]]
-name = "sniffio"
-version = "1.3.0"
-description = "Sniff out which async library your code is running under"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
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-]
-
-[[package]]
-name = "sqlparse"
-version = "0.4.4"
-description = "A non-validating SQL parser."
-optional = false
-python-versions = ">=3.5"
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-    {file = "sqlparse-0.4.4.tar.gz", hash = "sha256:d446183e84b8349fa3061f0fe7f06ca94ba65b426946ffebe6e3e8295332420c"},
-]
-
-[package.extras]
-dev = ["build", "flake8"]
-doc = ["sphinx"]
-test = ["pytest", "pytest-cov"]
-
-[[package]]
-name = "sse-starlette"
-version = "1.8.2"
-description = "SSE plugin for Starlette"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-    {file = "sse_starlette-1.8.2.tar.gz", hash = "sha256:e0f9b8dec41adc092a0a6e0694334bd3cfd3084c44c497a6ebc1fb4bdd919acd"},
-]
-
-[package.dependencies]
-anyio = "*"
-fastapi = "*"
-starlette = "*"
-uvicorn = "*"
-
-[[package]]
-name = "starlette"
-version = "0.26.1"
-description = "The little ASGI library that shines."
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "starlette-0.26.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e87fce5d7cbdde34b76f0ac69013fd9d190d581d80681493016666e6f96c6d5e"},
-    {file = "starlette-0.26.1.tar.gz", hash = "sha256:41da799057ea8620e4667a3e69a5b1923ebd32b1819c8fa75634bbe8d8bea9bd"},
-]
-
-[package.dependencies]
-anyio = ">=3.4.0,<5"
-
-[package.extras]
-full = ["httpx (>=0.22.0)", "itsdangerous", "jinja2", "python-multipart", "pyyaml"]
-
-[[package]]
-name = "sympy"
-version = "1.12"
-description = "Computer algebra system (CAS) in Python"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "sympy-1.12-py3-none-any.whl", hash = "sha256:c3588cd4295d0c0f603d0f2ae780587e64e2efeedb3521e46b9bb1d08d184fa5"},
-    {file = "sympy-1.12.tar.gz", hash = "sha256:ebf595c8dac3e0fdc4152c51878b498396ec7f30e7a914d6071e674d49420fb8"},
-]
-
-[package.dependencies]
-mpmath = ">=0.19"
-
-[[package]]
-name = "threadpoolctl"
-version = "3.2.0"
-description = "threadpoolctl"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "threadpoolctl-3.2.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:2b7818516e423bdaebb97c723f86a7c6b0a83d3f3b0970328d66f4d9104dc032"},
-    {file = "threadpoolctl-3.2.0.tar.gz", hash = "sha256:c96a0ba3bdddeaca37dc4cc7344aafad41cdb8c313f74fdfe387a867bba93355"},
-]
-
-[[package]]
-name = "tiktoken"
-version = "0.5.2"
-description = "tiktoken is a fast BPE tokeniser for use with OpenAI's models"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
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-[[package]]
-name = "transformers-stream-generator"
-version = "0.0.4"
-description = "This is a text generation method which returns a generator, streaming out each token in real-time during inference, based on Huggingface/Transformers."
-optional = false
-python-versions = ">=3.5"
-files = [
-    {file = "transformers-stream-generator-0.0.4.tar.gz", hash = "sha256:165ec99798aca106e888c772c8b5f10ba95ab8bd103542bf304b93ed8c300b38"},
-]
-
-[package.dependencies]
-transformers = ">=4.26.1"
-
-[[package]]
-name = "triton"
-version = "2.1.0"
-description = "A language and compiler for custom Deep Learning operations"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "triton-2.1.0-0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:66439923a30d5d48399b08a9eae10370f6c261a5ec864a64983bae63152d39d7"},
-    {file = "triton-2.1.0-0-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:919b06453f0033ea52c13eaf7833de0e57db3178d23d4e04f9fc71c4f2c32bf8"},
-    {file = "triton-2.1.0-0-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:ae4bb8a91de790e1866405211c4d618379781188f40d5c4c399766914e84cd94"},
-    {file = "triton-2.1.0-0-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:39f6fb6bdccb3e98f3152e3fbea724f1aeae7d749412bbb1fa9c441d474eba26"},
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-    {file = "triton-2.1.0-0-pp37-pypy37_pp73-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:143582ca31dd89cd982bd3bf53666bab1c7527d41e185f9e3d8a3051ce1b663b"},
-    {file = "triton-2.1.0-0-pp38-pypy38_pp73-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:82fc5aeeedf6e36be4e4530cbdcba81a09d65c18e02f52dc298696d45721f3bd"},
-    {file = "triton-2.1.0-0-pp39-pypy39_pp73-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl", hash = "sha256:81a96d110a738ff63339fc892ded095b31bd0d205e3aace262af8400d40b6fa8"},
-]
-
-[package.dependencies]
-filelock = "*"
-
-[package.extras]
-build = ["cmake (>=3.18)", "lit"]
-tests = ["autopep8", "flake8", "isort", "numpy", "pytest", "scipy (>=1.7.1)"]
-tutorials = ["matplotlib", "pandas", "tabulate"]
-
-[[package]]
-name = "trl"
-version = "0.7.10"
-description = "Train transformer language models with reinforcement learning."
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "trl-0.7.10-py3-none-any.whl", hash = "sha256:2ad418c8db76ee3e712218ecee1ab1e6bf625b8722c3beb228365aaa595cb249"},
-    {file = "trl-0.7.10.tar.gz", hash = "sha256:5e3815521fdbbe0939fcfa6c57561317081700c62d386c4e08a2e04dcce4a9f7"},
-]
-
-[package.dependencies]
-accelerate = "*"
-datasets = "*"
-numpy = ">=1.18.2"
-torch = ">=1.4.0"
-transformers = ">=4.31.0"
-tyro = ">=0.5.11"
-
-[package.extras]
-benchmark = ["deepspeed", "ghapi", "openrlbenchmark (==0.2.1a5)", "requests", "wandb"]
-deepspeed = ["deepspeed (>=0.9.5)"]
-dev = ["accelerate", "bitsandbytes (<=0.41.1)", "deepspeed", "deepspeed (>=0.9.5)", "diffusers (>=0.18.0)", "ghapi", "openrlbenchmark (==0.2.1a5)", "parameterized", "peft (>=0.4.0)", "pytest", "pytest-cov", "pytest-xdist", "requests", "wandb"]
-diffusers = ["diffusers (>=0.18.0)"]
-peft = ["peft (>=0.4.0)"]
-quantization = ["bitsandbytes (<=0.41.1)"]
-test = ["accelerate", "parameterized", "pytest", "pytest-cov", "pytest-xdist"]
-
-[[package]]
-name = "typing-extensions"
-version = "4.9.0"
-description = "Backported and Experimental Type Hints for Python 3.8+"
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "typing_extensions-4.9.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:af72aea155e91adfc61c3ae9e0e342dbc0cba726d6cba4b6c72c1f34e47291cd"},
-    {file = "typing_extensions-4.9.0.tar.gz", hash = "sha256:23478f88c37f27d76ac8aee6c905017a143b0b1b886c3c9f66bc2fd94f9f5783"},
-]
-
-[[package]]
-name = "tyro"
-version = "0.7.0"
-description = "Strongly typed, zero-effort CLI interfaces"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "tyro-0.7.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:9c80473ecb5acea22ce31c27176af4274e5236ae064ecfb75ac4c9bcd759f601"},
-    {file = "tyro-0.7.0.tar.gz", hash = "sha256:86a8341aca7934aa00c8b96189d18fb83dce22ed6bb1d05f079c3bbb3066a925"},
-]
-
-[package.dependencies]
-colorama = {version = ">=0.4.0", markers = "platform_system == \"Windows\""}
-docstring-parser = ">=0.14.1"
-rich = ">=11.1.0"
-shtab = ">=1.5.6"
-typing-extensions = ">=4.3.0"
-
-[package.extras]
-dev = ["PyYAML (>=6.0)", "attrs (>=21.4.0)", "coverage[toml] (>=6.5.0)", "flax (>=0.6.9)", "frozendict (>=2.3.4)", "mypy (>=1.4.1)", "numpy (>=1.20.0)", "omegaconf (>=2.2.2)", "pydantic (>=2.5.2)", "pyright (>=1.1.264)", "pytest (>=7.1.2)", "pytest-cov (>=3.0.0)", "ruff (>=0.1.13)", "torch (>=1.10.0)"]
-
-[[package]]
-name = "tzdata"
-version = "2023.4"
-description = "Provider of IANA time zone data"
-optional = false
-python-versions = ">=2"
-files = [
-    {file = "tzdata-2023.4-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:aa3ace4329eeacda5b7beb7ea08ece826c28d761cda36e747cfbf97996d39bf3"},
-    {file = "tzdata-2023.4.tar.gz", hash = "sha256:dd54c94f294765522c77399649b4fefd95522479a664a0cec87f41bebc6148c9"},
-]
-
-[[package]]
-name = "urllib3"
-version = "2.1.0"
-description = "HTTP library with thread-safe connection pooling, file post, and more."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "urllib3-2.1.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:55901e917a5896a349ff771be919f8bd99aff50b79fe58fec595eb37bbc56bb3"},
-    {file = "urllib3-2.1.0.tar.gz", hash = "sha256:df7aa8afb0148fa78488e7899b2c59b5f4ffcfa82e6c54ccb9dd37c1d7b52d54"},
-]
-
-[package.extras]
-brotli = ["brotli (>=1.0.9)", "brotlicffi (>=0.8.0)"]
-socks = ["pysocks (>=1.5.6,!=1.5.7,<2.0)"]
-zstd = ["zstandard (>=0.18.0)"]
-
-[[package]]
-name = "uvicorn"
-version = "0.24.0.post1"
-description = "The lightning-fast ASGI server."
-optional = false
-python-versions = ">=3.8"
-files = [
-    {file = "uvicorn-0.24.0.post1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7c84fea70c619d4a710153482c0d230929af7bcf76c7bfa6de151f0a3a80121e"},
-    {file = "uvicorn-0.24.0.post1.tar.gz", hash = "sha256:09c8e5a79dc466bdf28dead50093957db184de356fcdc48697bad3bde4c2588e"},
-]
-
-[package.dependencies]
-click = ">=7.0"
-h11 = ">=0.8"
-typing-extensions = {version = ">=4.0", markers = "python_version < \"3.11\""}
-
-[package.extras]
-standard = ["colorama (>=0.4)", "httptools (>=0.5.0)", "python-dotenv (>=0.13)", "pyyaml (>=5.1)", "uvloop (>=0.14.0,!=0.15.0,!=0.15.1)", "watchfiles (>=0.13)", "websockets (>=10.4)"]
-
-[[package]]
-name = "uvicorn-http2"
-version = "0.0.0"
-description = "Uvicorn with HTTP/2 support! :rocket:"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "uvicorn_http2-0.0.0-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:30db0381f46da5c97e2976a64423bcd1077322f43745da00403601f07bf61bf9"},
-    {file = "uvicorn_http2-0.0.0.tar.gz", hash = "sha256:19b39d79f6e06cb6b8240bb35def7e386f23f3d7c69b6a3d7e33fc456a10fc39"},
-]
-
-[[package]]
-name = "wandb"
-version = "0.15.3"
-description = "A CLI and library for interacting with the Weights and Biases API."
-optional = false
-python-versions = ">=3.6"
-files = [
-    {file = "wandb-0.15.3-py3-none-any.whl", hash = "sha256:f9e0b8cd53a3564dc8e54967c251860bd023f0ee2a450c4407fe97f771dcfa9e"},
-    {file = "wandb-0.15.3.tar.gz", hash = "sha256:f9325901e0dff8e9a471d4a3e2102aa7bc26c7171afaf21a978ffb2cc7df4b3c"},
-]
-
-[package.dependencies]
-appdirs = ">=1.4.3"
-Click = ">=7.0,<8.0.0 || >8.0.0"
-docker-pycreds = ">=0.4.0"
-GitPython = ">=1.0.0,<3.1.29 || >3.1.29"
-pathtools = "*"
-protobuf = {version = ">=3.19.0,<4.21.0 || >4.21.0,<5", markers = "python_version > \"3.9\" or sys_platform != \"linux\""}
-psutil = ">=5.0.0"
-PyYAML = "*"
-requests = ">=2.0.0,<3"
-sentry-sdk = ">=1.0.0"
-setproctitle = "*"
-setuptools = "*"
-
-[package.extras]
-async = ["httpx (>=0.22.0)"]
-aws = ["boto3"]
-azure = ["azure-identity", "azure-storage-blob"]
-gcp = ["google-cloud-storage"]
-grpc = ["grpcio (>=1.27.2)"]
-kubeflow = ["google-cloud-storage", "kubernetes", "minio", "sh"]
-launch = ["awscli", "boto3", "botocore", "chardet", "google-auth", "google-cloud-artifact-registry", "google-cloud-compute", "google-cloud-storage", "iso8601", "kubernetes", "nbconvert", "nbformat", "typing-extensions"]
-media = ["bokeh", "moviepy", "numpy", "pillow", "plotly", "rdkit-pypi", "soundfile"]
-models = ["cloudpickle"]
-sweeps = ["sweeps (>=0.2.0)"]
-
-[[package]]
-name = "wcwidth"
-version = "0.2.13"
-description = "Measures the displayed width of unicode strings in a terminal"
-optional = false
-python-versions = "*"
-files = [
-    {file = "wcwidth-0.2.13-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:3da69048e4540d84af32131829ff948f1e022c1c6bdb8d6102117aac784f6859"},
-    {file = "wcwidth-0.2.13.tar.gz", hash = "sha256:72ea0c06399eb286d978fdedb6923a9eb47e1c486ce63e9b4e64fc18303972b5"},
-]
-
-[[package]]
-name = "websockets"
-version = "11.0.3"
-description = "An implementation of the WebSocket Protocol (RFC 6455 & 7692)"
-optional = false
-python-versions = ">=3.7"
-files = [
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:3ccc8a0c387629aec40f2fc9fdcb4b9d5431954f934da3eaf16cdc94f67dbfac"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:d67ac60a307f760c6e65dad586f556dde58e683fab03323221a4e530ead6f74d"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:84d27a4832cc1a0ee07cdcf2b0629a8a72db73f4cf6de6f0904f6661227f256f"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:ffd7dcaf744f25f82190856bc26ed81721508fc5cbf2a330751e135ff1283564"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-manylinux_2_5_i686.manylinux1_i686.manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:7622a89d696fc87af8e8d280d9b421db5133ef5b29d3f7a1ce9f1a7bf7fcfa11"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:bceab846bac555aff6427d060f2fcfff71042dba6f5fca7dc4f75cac815e57ca"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-musllinux_1_1_aarch64.whl", hash = "sha256:54c6e5b3d3a8936a4ab6870d46bdd6ec500ad62bde9e44462c32d18f1e9a8e54"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-musllinux_1_1_i686.whl", hash = "sha256:41f696ba95cd92dc047e46b41b26dd24518384749ed0d99bea0a941ca87404c4"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-musllinux_1_1_x86_64.whl", hash = "sha256:86d2a77fd490ae3ff6fae1c6ceaecad063d3cc2320b44377efdde79880e11526"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-win32.whl", hash = "sha256:2d903ad4419f5b472de90cd2d40384573b25da71e33519a67797de17ef849b69"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp310-cp310-win_amd64.whl", hash = "sha256:1d2256283fa4b7f4c7d7d3e84dc2ece74d341bce57d5b9bf385df109c2a1a82f"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:e848f46a58b9fcf3d06061d17be388caf70ea5b8cc3466251963c8345e13f7eb"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:aa5003845cdd21ac0dc6c9bf661c5beddd01116f6eb9eb3c8e272353d45b3288"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:b58cbf0697721120866820b89f93659abc31c1e876bf20d0b3d03cef14faf84d"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:660e2d9068d2bedc0912af508f30bbeb505bbbf9774d98def45f68278cea20d3"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-manylinux_2_5_i686.manylinux1_i686.manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:c1f0524f203e3bd35149f12157438f406eff2e4fb30f71221c8a5eceb3617b6b"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:def07915168ac8f7853812cc593c71185a16216e9e4fa886358a17ed0fd9fcf6"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-musllinux_1_1_aarch64.whl", hash = "sha256:b30c6590146e53149f04e85a6e4fcae068df4289e31e4aee1fdf56a0dead8f97"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-musllinux_1_1_i686.whl", hash = "sha256:619d9f06372b3a42bc29d0cd0354c9bb9fb39c2cbc1a9c5025b4538738dbffaf"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-musllinux_1_1_x86_64.whl", hash = "sha256:01f5567d9cf6f502d655151645d4e8b72b453413d3819d2b6f1185abc23e82dd"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-win32.whl", hash = "sha256:e1459677e5d12be8bbc7584c35b992eea142911a6236a3278b9b5ce3326f282c"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp311-cp311-win_amd64.whl", hash = "sha256:e7837cb169eca3b3ae94cc5787c4fed99eef74c0ab9506756eea335e0d6f3ed8"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:9f59a3c656fef341a99e3d63189852be7084c0e54b75734cde571182c087b152"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp37-cp37m-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:2529338a6ff0eb0b50c7be33dc3d0e456381157a31eefc561771ee431134a97f"},
-    {file = "websockets-11.0.3-cp37-cp37m-manylinux_2_5_i686.manylinux1_i686.manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:34fd59a4ac42dff6d4681d8843217137f6bc85ed29722f2f7222bd619d15e95b"},
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-
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-
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-description = "DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs"
-authors = ["Your Name <you@example.com>"]
-license = "MIT"
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-include = ["dbgpt_hub/baseline/baseline.json"]
-
-[tool.poetry.dependencies]
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\ No newline at end of file
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+{"question": "2020年博世科的综合收益总额是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "新疆青松建材化工(集团)股份有限公司在2019年的职工总人数是多少?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "2021年海目星的应收款项融资总额是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "上海安路信息科技股份有限公司2021年应付职工薪酬是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
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+{"question": "请问创意信息技术股份有限公司在2020年的综合收益总额是多少?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "什么是其他应收款?", "intent": "专业名称解释"}
+{"question": "深圳汇洁集团股份有限公司2020年现金比率是多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "请提供海泰科2020年的管理费用金额。", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "大中矿业2021年销售费用和管理费用分别是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "海天瑞声在2021年的净利润增长率是多少? 请保留两位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "联德股份2020年营业成本和营业利润分别是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "重庆市涪陵榨菜集团股份有限公司2019年证券简称是什么?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "贵州三力制药股份有限公司2019年技术人员数是什么?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "请问,2020年艾可蓝的所得税费用是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "浪潮软件在2019年的企业研发经费与营业收入比值是多少?请保留两位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "龙软科技2020年对联营企业和合营企业的投资收益是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "派生科技在2021年的应收款项融资有多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "2020年苏州天准科技股份有限公司企业硕士及以上人员占职工人数比例为多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "2021年东方海洋的营业收入增长率是多少?请保留两位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "2020年红星发展的营业外收入是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "什么是净资产收益率?", "intent": "专业名称解释"}
+{"question": "2021年鹏欣环球资源股份有限公司总资产增长率为多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "苏州东微半导体股份有限公司在2021年归属于母公司所有者的净利润是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "2020年顺威股份研发费用增长率是多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"}
+{"question": "预计负债是指什么?", "intent": "专业名称解释"}
+{"question": "根据鸿博股份有限公司2020年的年报,该报告期内公司的研发费用是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
+{"question": "有友食品股份有限公司2021年应付职工薪酬是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py
new file mode 100644
index 00000000..c39ef5f2
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py
@@ -0,0 +1,69 @@
+import json
+import os
+
+import datasets
+from datasets.tasks import TextClassification
+
+logger = datasets.logging.get_logger(__name__)
+
+
+class FinancialReport(datasets.GeneratorBasedBuilder):
+    VERSION = datasets.Version("1.0.0")
+
+    BUILDER_CONFIGS = [
+        datasets.BuilderConfig(
+            name="financial_report",
+            version=VERSION,
+            description="基金年报问答数据集",
+        ),
+    ]
+
+    def __init__(self, *args, **kwargs):
+        self._data_dir = kwargs["data_dir"]
+        self._base_path = kwargs["base_path"]
+        self._data_path = os.path.join(
+            self._base_path, "data", "financial_report.jsonl"
+        )
+        super().__init__(*args, **kwargs)
+
+    def _info(self) -> datasets.DatasetInfo:
+        features = datasets.Features(
+            {
+                "text": datasets.Value("string"),
+                "label": datasets.ClassLabel(
+                    names=[
+                        "年报基础信息问答",
+                        "财务指标计算",
+                        "专业名称解释",
+                        "报告解读分析",
+                        "统计对比分析",
+                    ]
+                ),
+            }
+        )
+        return datasets.DatasetInfo(
+            features=features,
+            description="基金年报问答数据集",
+            task_templates=[
+                TextClassification(text_column="text", label_column="label")
+            ],
+        )
+
+    def _split_generators(self, dl_manager):
+        return [
+            datasets.SplitGenerator(
+                name=datasets.Split.TRAIN, gen_kwargs={"filepath": self._data_path}
+            ),
+        ]
+
+    def _generate_examples(self, filepath):
+        """Snips built in intent examples."""
+        num_examples = 0
+        with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
+            for idx, line in enumerate(f):
+                data = json.loads(line)
+                yield idx, {
+                    "text": data["question"],
+                    "label": data["intent"],
+                }
+                num_examples += 1
diff --git a/dbgpt_hub/__init__.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/__init__.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/__init__.py
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
new file mode 100644
index 00000000..742a90e4
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
@@ -0,0 +1,50 @@
+import os
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Optional
+
+
+@dataclass
+class DataArguments:
+    dataset: str = field(
+        default="financial_report",
+        metadata={"help": "The name of the dataset to use."},
+    )
+    dataset_dir: str = field(
+        default="./datasets",
+        metadata={"help": "The name of the folder containing datasets."},
+    )
+
+    max_train_samples: Optional[int] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "For debugging purposes or quicker training, truncate the number of training examples to this "
+            "value if set."
+        },
+    )
+
+    max_val_samples: Optional[int] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "For debugging purposes or quicker training, truncate the number of validation or test examples to this "
+            "value if set."
+        },
+    )
+
+    def get_dataset_path(self):
+        if os.path.exists(self.dataset):
+            abs_path = os.path.abspath(self.dataset)
+            return abs_path
+        abs_path = os.path.abspath(os.path.join(self.dataset_dir, self.dataset))
+        return abs_path
+
+
+@dataclass
+class InferArguments:
+    do_infer: bool = field(
+        default=False,
+        metadata={"help": "Whether to perform inference."},
+    )
+    input_text: Optional[str] = field(
+        default=None,
+        metadata={"help": "The text to perform inference on."},
+    )
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
new file mode 100644
index 00000000..e33ba3a7
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
@@ -0,0 +1,77 @@
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Optional
+
+from transformers import TrainingArguments
+
+
+@dataclass
+class NLUTrainingArguments(TrainingArguments):
+    output_dir: str = field(
+        default="output",
+        metadata={
+            "help": "The output directory where the model predictions and checkpoints will be written."
+        },
+    )
+
+
+@dataclass
+class ModelArguments:
+    """Arguments pertaining to which model/config/tokenizer we are going to fine-tune from."""
+
+    base_model_name_or_path: str = field(
+        metadata={
+            "help": "Path to pretrained model or model identifier from huggingface.co/models"
+        }
+    )
+
+    base_tokenizer_name: Optional[str] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "Base pretrained tokenizer name or path if not the same as model_name"
+        },
+    )
+
+    model_name_or_path: str = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "Path to pretrained model or model identifier from huggingface.co/models"
+        },
+    )
+
+    config_name: Optional[str] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "Pretrained config name or path if not the same as model_name"
+        },
+    )
+    tokenizer_name: Optional[str] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "Pretrained tokenizer name or path if not the same as model_name"
+        },
+    )
+    cache_dir: Optional[str] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "Where to store the pretrained models downloaded from huggingface.co"
+        },
+    )
+    use_fast_tokenizer: bool = field(
+        default=True,
+        metadata={
+            "help": "Whether to use one of the fast tokenizer (backed by the tokenizers library) or not."
+        },
+    )
+    model_revision: str = field(
+        default="main",
+        metadata={
+            "help": "The specific model version to use (can be a branch name, tag name or commit id)."
+        },
+    )
+    use_auth_token: bool = field(
+        default=False,
+        metadata={
+            "help": "Will use the token generated when running `transformers-cli login` (necessary to use this script "
+            "with private models)."
+        },
+    )
diff --git a/dbgpt_hub/dataset_util/__init__.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/dataset_util/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/__init__.py
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
new file mode 100644
index 00000000..06c6279c
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
@@ -0,0 +1,56 @@
+import json
+
+import torch
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+from torch import nn
+from tqdm import tqdm
+from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
+
+
+class SimpleIntentClassifier(nn.Module):
+    def __init__(self, input_dim: int, num_classes: int):
+        super(SimpleIntentClassifier, self).__init__()
+        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)
+        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)
+        self.relu = nn.ReLU()
+
+    def forward(self, input_ids, intent_label_ids):
+        x = self.fc1(input_ids)
+        x = self.relu(x)
+        logits = self.fc2(x)
+        if intent_label_ids is not None:
+            loss_fct = nn.CrossEntropyLoss()
+            loss = loss_fct(logits, intent_label_ids)
+            return loss, logits
+        return None, logits
+
+    def save_pretrained(self, save_directory):
+        torch.save(self.state_dict(), f"{save_directory}/pytorch_model.bin")
+        config = {
+            "input_dim": self.fc1.in_features,
+            "num_classes": self.fc2.out_features,
+        }
+        with open(f"{save_directory}/config.json", "w") as f:
+            json.dump(config, f)
+
+    @classmethod
+    def from_pretrained(cls, model_path):
+        with open(f"{model_path}/config.json", "r") as f:
+            config = json.load(f)
+        model = cls(config["input_dim"], config["num_classes"])
+        state_dict = torch.load(f"{model_path}/pytorch_model.bin")
+        model.load_state_dict(state_dict)
+        return model
+
+
+def batch_sentence_embeddings(batch, tokenizer, model, device):
+    encoded_input = tokenizer(batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
+    with torch.no_grad():
+        model_output = model(**encoded_input)
+        sentence_embeddings = model_output[0][:, 0]
+        sentence_embeddings = torch.nn.functional.normalize(
+            sentence_embeddings, p=2, dim=1
+        ).to(device)
+        return sentence_embeddings
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
new file mode 100644
index 00000000..152e087e
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
@@ -0,0 +1,78 @@
+from typing import Optional, Type
+
+import torch
+from datasets import DatasetDict
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+from transformers import Trainer
+
+from .config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
+
+
+def _load_base_model(model_args: ModelArguments):
+    from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+        model_args.base_tokenizer_name or model_args.base_model_name_or_path
+    )
+    model = AutoModel.from_pretrained(model_args.base_model_name_or_path)
+    return tokenizer, model
+
+
+def compute_metrics(p):
+    preds = torch.argmax(torch.Tensor(p.predictions), axis=1)
+    return {"accuracy": accuracy_score(p.label_ids, preds)}
+
+
+class NLUTrainer:
+    def __init__(
+        self,
+        dataset: DatasetDict,
+        model,
+        training_args: NLUTrainingArguments,
+        model_cls: Optional[Type] = None,
+    ):
+        self.dataset = dataset
+        self.model = model
+        self.model_cls = model_cls or model.__class__
+        self.training_args = training_args
+        self.trainer = Trainer(
+            model=model,
+            args=training_args,
+            train_dataset=self.dataset["train"] if training_args.do_train else None,
+            eval_dataset=self.dataset["valid"] if training_args.do_eval else None,
+            compute_metrics=compute_metrics,
+        )
+
+    def load_model(self, model_path: Optional[str] = None):
+        if not model_path:
+            return
+        # Load the saved model weights
+        model = self.model_cls.from_pretrained(model_path)
+        model = model.to(self.training_args.device)
+        self.model = model
+        self.trainer.model = model
+        print(f"Model loaded from {model_path}")
+
+    def train(self):
+        self.trainer.train()
+        self.model.save_pretrained(self.training_args.output_dir)
+        self.trainer.save_model()
+
+    def evaluate(self):
+        eval_result = self.trainer.evaluate()
+        print(f"Evaluation result: {eval_result}")
+
+    def infer(self, input_ids, label_features):
+        model = self.model
+        model.eval()
+        label_features = label_features or self._get_label_features()
+        with torch.no_grad():
+            input_ids = input_ids.to(self.training_args.device)
+            _, logits = model(input_ids, None)
+            prediction = torch.argmax(logits, axis=1).item()
+            prediction_label = label_features.int2str([prediction])
+            print(f"Prediction: {prediction_label[0]}")
+            return prediction
+
+    def _get_label_features(self):
+        return self.dataset["train"].features["label"]
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
new file mode 100644
index 00000000..6710c990
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
@@ -0,0 +1,124 @@
+import os
+import sys
+from typing import TYPE_CHECKING, Tuple
+
+import torch
+from datasets import DatasetDict, load_dataset
+from dbgpt_hub_nlu.config.dataset import DataArguments, InferArguments
+from dbgpt_hub_nlu.config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
+from dbgpt_hub_nlu.model.simple import SimpleIntentClassifier
+from dbgpt_hub_nlu.trainer import NLUTrainer, _load_base_model
+from transformers import HfArgumentParser
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from datasets import Features
+
+
+def _load_model(
+    input_dim: int, num_classes: int, device: torch.device
+) -> SimpleIntentClassifier:
+    model = SimpleIntentClassifier(input_dim, num_classes)
+    model.to(device)
+    return model
+
+
+def _load_dataset(
+    tokenizer,
+    model,
+    data_args: DataArguments,
+    training_args: NLUTrainingArguments,
+    just_infer: bool = False,
+) -> Tuple[int, int, "Features", DatasetDict]:
+    from dbgpt_hub_nlu.model.simple import batch_sentence_embeddings
+
+    def handle_fin_func(batch):
+        return {
+            "input_ids": batch_sentence_embeddings(
+                batch["text"], tokenizer, model, training_args.device
+            ),
+            "intent_label_ids": batch["label"],
+        }
+
+    ds = load_dataset(data_args.get_dataset_path())
+    # Just has train split
+    ds = ds["train"]
+    if data_args.max_train_samples:
+        ds = ds.select(range(data_args.max_train_samples))
+
+    label_features = ds.features["label"]
+    num_classes = label_features.num_classes
+
+    if just_infer:
+        return 1, num_classes, label_features, ds
+
+    dataset = ds.map(
+        handle_fin_func, batched=True, batch_size=training_args.train_batch_size
+    )
+    dataset = dataset.remove_columns(["text", "label"])
+    ds_train_devtest = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42)
+    ds_devtest = ds_train_devtest["test"].train_test_split(test_size=0.5, seed=42)
+
+    input_dim = len(ds_train_devtest["train"][0]["input_ids"])
+    ds_splits = DatasetDict(
+        {
+            "train": ds_train_devtest["train"],
+            "valid": ds_devtest["train"],
+            "test": ds_devtest["test"],
+        }
+    )
+    return input_dim, num_classes, label_features, ds_splits
+
+
+def main() -> None:
+    # See all possible arguments by passing the --help flag to this script.
+    parser = HfArgumentParser(
+        (ModelArguments, DataArguments, NLUTrainingArguments, InferArguments)
+    )
+    if len(sys.argv) == 2 and sys.argv[1].endswith(".json"):
+        # If we pass only one argument to the script and it's the path to a json file,
+        # let's parse it to get our arguments.
+        model_args, data_args, training_args, infer_args = parser.parse_json_file(
+            json_file=os.path.abspath(sys.argv[1])
+        )
+    else:
+        (
+            model_args,
+            data_args,
+            training_args,
+            infer_args,
+        ) = parser.parse_args_into_dataclasses()
+
+    just_infer = (
+        infer_args.do_infer
+        and not training_args.do_train
+        and not training_args.do_eval
+        and not training_args.do_predict
+    )
+
+    base_tokenizer, base_model = _load_base_model(model_args)
+    input_dim, num_classes, label_features, dataset = _load_dataset(
+        base_tokenizer, base_model, data_args, training_args, just_infer=just_infer
+    )
+    model = _load_model(input_dim, num_classes, training_args.device)
+    trainer = NLUTrainer(dataset, model, training_args)
+    if model_args.model_name_or_path:
+        trainer.load_model(model_args.model_name_or_path)
+
+    if training_args.do_train:
+        trainer.train()
+
+    if training_args.do_eval:
+        trainer.evaluate()
+
+    if infer_args.do_infer:
+        from dbgpt_hub_nlu.model.simple import batch_sentence_embeddings
+
+        input_text = infer_args.input_text
+        input_ids = batch_sentence_embeddings(
+            [input_text], base_tokenizer, base_model, training_args.device
+        )
+        trainer.infer(input_ids, label_features)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
new file mode 100644
index 00000000..44941443
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
@@ -0,0 +1,44 @@
+from typing import List
+
+from setuptools import find_packages, setup
+
+
+class SetupSpec:
+    def __init__(self) -> None:
+        self.extras: dict = {}
+        self.install_requires: List[str] = []
+
+    @property
+    def unique_extras(self) -> dict[str, list[str]]:
+        unique_extras = {}
+        for k, v in self.extras.items():
+            unique_extras[k] = list(set(v))
+        return unique_extras
+
+
+setup_spec = SetupSpec()
+
+
+def core_dependencies():
+    setup_spec.extras["core"] = ["transformers>=4.41.2", "scikit-learn"]
+
+
+def init_install_requires():
+    setup_spec.install_requires += setup_spec.extras["core"]
+    print(f"Install requires: \n{','.join(setup_spec.install_requires)}")
+
+
+core_dependencies()
+init_install_requires()
+
+excluded_packages = ["tests", "*.tests", "*.tests.*", "examples"]
+
+setup(
+    name="dbgpt-hub-nlu",
+    version="0.1.0",
+    description="Out-of-the-box text understanding model components, suitable for Chinese and English, capable of performing text understanding tasks such as information extraction and text classification under zero-shot conditions.",
+    packages=find_packages(exclude=excluded_packages),
+    install_requires=setup_spec.install_requires,
+    extras_require=setup_spec.unique_extras,
+    python_requires=">=3.10",
+)
diff --git a/dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/baseline/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/baseline/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/baseline/baseline.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/baseline.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/baseline/baseline.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/baseline.json
diff --git a/dbgpt_hub/baseline/show_result.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result.py
similarity index 96%
rename from dbgpt_hub/baseline/show_result.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result.py
index b3c58c38..aa4f6694 100644
--- a/dbgpt_hub/baseline/show_result.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result.py
@@ -1,8 +1,9 @@
-import os
-import sys
 import json
+import os
 import pkgutil
-from typing import Optional, Dict, Any
+import sys
+from typing import Any, Dict, Optional
+
 from prettytable.colortable import ColorTable, Theme
 
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
@@ -74,7 +75,7 @@ def init_baseline_json():
         json.dump(json_data, file, indent=4)
 
 
-data = pkgutil.get_data("dbgpt_hub", baseline_file)
+data = pkgutil.get_data("dbgpt_hub_sql", baseline_file)
 if data is not None:
     baseline_json = json.loads(data.decode("utf-8"))
 else:
@@ -127,7 +128,7 @@ def show_score(dataset=None, model=None, method=None, prompt=None):
 
 
     Examples
-    >>> from dbgpt_hub.baseline import show_score
+    >>> from dbgpt_hub_sql.baseline import show_score
     >>> show_score(dataset="spider", model="llama2-7b-chat", method="lora", prompt="alpaca")
 
     """
@@ -171,7 +172,7 @@ def show_scores():
 
 
     Examples
-    >>> from dbgpt_hub.baseline import show_scores
+    >>> from dbgpt_hub_sql.baseline import show_scores
     >>> show_scores()
 
     """
diff --git a/dbgpt_hub/baseline/show_result_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result_api.py
similarity index 78%
rename from dbgpt_hub/baseline/show_result_api.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result_api.py
index 5f0b225b..397e9152 100644
--- a/dbgpt_hub/baseline/show_result_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result_api.py
@@ -1,6 +1,6 @@
-from typing import Optional, Dict, Any
+from typing import Any, Dict, Optional
 
-from dbgpt_hub.baseline import show_result
+from dbgpt_hub_sql.baseline import show_result
 
 
 def show_scores():
diff --git a/dbgpt_hub/configs/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/__init__.py
similarity index 68%
rename from dbgpt_hub/configs/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/__init__.py
index c1898b43..34e8a997 100644
--- a/dbgpt_hub/configs/__init__.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/__init__.py
@@ -1,8 +1,5 @@
-from .model_args import (
-    ModelArguments,
-    TrainingArguments,
-)
 from .data_args import DataArguments, Llama2Template
+from .model_args import ModelArguments, TrainingArguments
 
 __all__ = [
     "DataArguments",
diff --git a/dbgpt_hub/configs/config.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/configs/config.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
diff --git a/dbgpt_hub/configs/data_args.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/configs/data_args.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py
index 6dcf764a..63f0080f 100644
--- a/dbgpt_hub/configs/data_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py
@@ -1,9 +1,10 @@
-import os
 import json
-import tiktoken
+import os
 from dataclasses import dataclass, field
 from typing import TYPE_CHECKING, Dict, List, Literal, Optional, Tuple, Union
 
+import tiktoken
+
 if TYPE_CHECKING:
     from transformers import PreTrainedTokenizer
 
diff --git a/dbgpt_hub/configs/ds_config.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/configs/ds_config.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json
diff --git a/dbgpt_hub/configs/ds_config_stage3.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config_stage3.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/configs/ds_config_stage3.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config_stage3.json
diff --git a/dbgpt_hub/configs/model_args.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/model_args.py
similarity index 98%
rename from dbgpt_hub/configs/model_args.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/model_args.py
index 7b74701d..3d40a2a8 100644
--- a/dbgpt_hub/configs/model_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/model_args.py
@@ -1,12 +1,11 @@
 import json
+from dataclasses import asdict, dataclass, field
+from typing import Any, Dict, Literal, Optional
+
 import torch
-from dataclasses import dataclass, field, asdict
-from typing import Optional, Any, Dict, Literal
 from transformers import Seq2SeqTrainingArguments
-from dbgpt_hub.configs.config import (
-    MODEL_PATH,
-    ADAPTER_PATH,
-)
+
+from .config import ADAPTER_PATH
 
 
 @dataclass
diff --git a/dbgpt_hub/data/dataset_info.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/dataset_info.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/20k.pkl b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/20k.pkl
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/20k.pkl
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/20k.pkl
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/dev.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/dev.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev.json
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/download-db-files-README.txt b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/download-db-files-README.txt
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/download-db-files-README.txt
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/download-db-files-README.txt
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json
diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql.json
diff --git a/dbgpt_hub/data/example_text2sql.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data/example_text2sql.json
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json
diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_generator/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator.py
index 3023791a..06650e34 100644
--- a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator.py
@@ -1,7 +1,5 @@
-from openai import OpenAI
-
-import os
 import json
+import os
 
 from tqdm import tqdm
 
@@ -118,6 +116,8 @@ def generate_synthetic_dataset(self):
         self._writeout_dataset()
 
     def _chat_llm(self, prompt):
+        from openai import OpenAI
+
         client = OpenAI(
             api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
         )
diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py
similarity index 96%
rename from dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator_api.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py
index d34200f9..49c007a3 100644
--- a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py
@@ -1,7 +1,7 @@
 import os
 import sys
+from typing import Any, Dict, Optional
 
-from typing import Optional, Dict, Any
 from .gpt_generator import GPTGenerator
 from .utils import COT_PROMPT
 
diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/llm_generator.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/llm_generator.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/data_generator/llm_generator.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/llm_generator.py
index 783acd34..3f7385b9 100644
--- a/dbgpt_hub/data_generator/llm_generator.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/llm_generator.py
@@ -1,5 +1,4 @@
 from abc import ABC, abstractmethod
-
 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union
 
 
diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/utils.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/utils.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_generator/utils.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/utils.py
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_process/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/anydb_connector.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/anydb_connector.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/anydb_connector.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/anydb_connector.py
index 98bbf40e..e094c65d 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/connectors/anydb_connector.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/anydb_connector.py
@@ -1,4 +1,5 @@
 from typing import Any
+
 from .mysql_connector import MySQLConnector
 
 
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/base_connector.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/base_connector.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/base_connector.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/base_connector.py
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/mysql_connector.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/mysql_connector.py
similarity index 97%
rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/mysql_connector.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/mysql_connector.py
index fc58ece8..c47a4afe 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/connectors/mysql_connector.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/mysql_connector.py
@@ -2,8 +2,7 @@
 from abc import ABC
 
 import pymysql
-
-from dbgpt_hub.data_process.connections.base_connector import BaseConnector
+from dbgpt_hub_sql.data_process.connections.base_connector import BaseConnector
 
 
 class MySQLConnector(BaseConnector, ABC):
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/data_utils.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/data_utils.py
similarity index 98%
rename from dbgpt_hub/data_process/data_utils.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/data_utils.py
index 377974b3..1b366f9d 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/data_utils.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/data_utils.py
@@ -1,46 +1,42 @@
 import hashlib
 import os
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import tiktoken
 from itertools import chain
 from typing import (
+    TYPE_CHECKING,
     Any,
     Dict,
+    Generator,
     List,
+    Literal,
     Optional,
     Tuple,
     Union,
-    TYPE_CHECKING,
-    Generator,
-    Literal,
 )
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import tiktoken
 from datasets import (
     Dataset,
     DatasetDict,
     concatenate_datasets,
-    load_dataset,
     interleave_datasets,
+    load_dataset,
 )
-from transformers.tokenization_utils import PreTrainedTokenizer
 
-from dbgpt_hub.configs.config import EXT2TYPE, IGNORE_INDEX
-from dbgpt_hub.configs.data_args import (
-    DEFAULT_PROMPT_DICT,
+from ..configs.config import EXT2TYPE, IGNORE_INDEX
+from ..configs.data_args import (
     ALPACA_PROMPT_DICT,
+    DEFAULT_PROMPT_DICT,
     SQL_PROMPT_DICT,
-    Template,
     Llama2Template,
+    Template,
 )
 
 if TYPE_CHECKING:
-    from dbgpt_hub.configs.model_args import ModelArguments
-    from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments
-    from datasets import IterableDataset
-    from transformers import TrainingArguments, Seq2SeqTrainingArguments
-
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger
+    pass
 
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.loggings import get_logger
 
 logger = get_logger(__name__)
 
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/multi_turn_process.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_process/multi_turn_process.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/sft_dataset.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sft_dataset.py
similarity index 98%
rename from dbgpt_hub/data_process/sft_dataset.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sft_dataset.py
index dec58e31..77cd9225 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/sft_dataset.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sft_dataset.py
@@ -1,15 +1,16 @@
 import copy
 import logging
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Dict, List
+
 import datasets
 import torch
+from datasets import DatasetDict
 from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
 from torch.utils.data import Dataset
-from dataclasses import dataclass
-from datasets import DatasetDict
 from transformers.tokenization_utils import PreTrainedTokenizer
-from dbgpt_hub.configs.config import IGNORE_INDEX
-from typing import Dict, List
 
+from ..configs.config import IGNORE_INDEX
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/specialized_scenario_data_processing.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/specialized_scenario_data_processing.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/data_process/specialized_scenario_data_processing.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/specialized_scenario_data_processing.py
index a35d9750..c2bbad61 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/specialized_scenario_data_processing.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/specialized_scenario_data_processing.py
@@ -1,12 +1,12 @@
 # -*- encoding: utf-8 -*-
-import os
 import csv
-
+import os
 from typing import Any, Optional
+
+from connectors.anydb_connector import AnyDBConnector
 from sklearn.model_selection import train_test_split
 
 from .table_meta_data_processor import TableMetaDataProcessor
-from connectors.anydb_connector import AnyDBConnector
 
 
 class SpecialScenarioDataProcessor(object):
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py
index 6e94acb9..d213ad58 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py
@@ -1,22 +1,22 @@
-import os
+import argparse
 import json
-import jsonlines
-import sys
+import os
 import re
-import argparse
+import sys
+
+import jsonlines
 
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 sys.path.append(ROOT_PATH)
 
-from tqdm import tqdm
-
-from dbgpt_hub.configs.config import (
-    SQL_DATA_INFO,
+from dbgpt_hub_sql.configs.config import (
     DATA_PATH,
     INPUT_PROMPT,
-    INSTRUCTION_PROMPT,
     INSTRUCTION_ONE_SHOT_PROMPT,
+    INSTRUCTION_PROMPT,
+    SQL_DATA_INFO,
 )
+from tqdm import tqdm
 
 
 class ProcessSqlData:
@@ -159,7 +159,7 @@ def decode_json_file(
                         with open(schema_file_path, "r") as file:
                             schema_content = file.read()
                         create_statements = re.findall(
-                            r"CREATE\s.*?;", schema_content, re.DOTALL|re.IGNORECASE
+                            r"CREATE\s.*?;", schema_content, re.DOTALL | re.IGNORECASE
                         )
                         input = {
                             "db_id": data[db_id_name],
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py
similarity index 98%
rename from dbgpt_hub/data_process/sql_data_process_api.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py
index 9b3c15c0..6c3eb1d9 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py
@@ -1,18 +1,16 @@
-import os
 import json
-import jsonlines
+import os
 import sys
 
+import jsonlines
+
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 sys.path.append(ROOT_PATH)
 
-from tqdm import tqdm
-from typing import List, Dict, Any, Optional
+from typing import Any, Dict, List, Optional
 
-from dbgpt_hub.configs.config import (
-    INPUT_PROMPT,
-    INSTRUCTION_PROMPT,
-)
+from dbgpt_hub_sql.configs.config import INPUT_PROMPT, INSTRUCTION_PROMPT
+from tqdm import tqdm
 
 
 class SqlDataProcessor(object):
diff --git a/dbgpt_hub/data_process/table_meta_data_processor.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/table_meta_data_processor.py
similarity index 96%
rename from dbgpt_hub/data_process/table_meta_data_processor.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/table_meta_data_processor.py
index 30b1e453..c13342f3 100644
--- a/dbgpt_hub/data_process/table_meta_data_processor.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/table_meta_data_processor.py
@@ -1,8 +1,8 @@
-from typing import Any, Optional, Dict
-from connectors.anydb_connector import AnyDBConnector
+from typing import Any, Dict, Optional
+
+from .connectors.anydb_connector import AnyDBConnector
 
 
-# -*- encoding: utf-8 -*-
 class TableMetaDataProcessor(object):
     def __init__(
         self, conn: Optional[AnyDBConnector] = None, config_data: Optional[Dict] = None
diff --git a/dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/dataset_util/db_config.yaml b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/db_config.yaml
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/dataset_util/db_config.yaml
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/db_config.yaml
diff --git a/dbgpt_hub/dataset_util/main.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/main.py
similarity index 87%
rename from dbgpt_hub/dataset_util/main.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/main.py
index c0824a7e..2e8cec1c 100644
--- a/dbgpt_hub/dataset_util/main.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/main.py
@@ -1,10 +1,10 @@
 # -*- encoding: utf-8 -*-
-import yaml
 import json
 import os
 
-from dbgpt_hub.data_process.connections.mysql_connector import MySQLConnector
-from dbgpt_hub.data_process.table_meta_data_processor import TableMetaDataProcessor
+import yaml
+from dbgpt_hub_sql.data_process.connections.mysql_connector import MySQLConnector
+from dbgpt_hub_sql.data_process.table_meta_data_processor import TableMetaDataProcessor
 
 
 def get_config(path):
diff --git a/dbgpt_hub/eval/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/eval/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/eval/evaluation.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/eval/evaluation.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py
index a96c7f90..49d03f14 100644
--- a/dbgpt_hub/eval/evaluation.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py
@@ -7,15 +7,15 @@
 
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 sys.path.append(ROOT_PATH)
-import sqlite3
 import argparse
-import subprocess
 import json
+import sqlite3
+import subprocess
+from typing import Any, Dict, Optional
 
-from typing import Optional, Dict, Any
-from process_sql import get_schema, Schema, get_sql
 from exec_eval import eval_exec_match
-from func_timeout import func_timeout, FunctionTimedOut
+from func_timeout import FunctionTimedOut, func_timeout
+from process_sql import Schema, get_schema, get_sql
 
 TIMEOUT = 30  # maximum waiting time for a single query
 
diff --git a/dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py
similarity index 91%
rename from dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py
index 77ab00fd..c1e42b55 100644
--- a/dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py
@@ -1,6 +1,6 @@
-from typing import Optional, Dict, Any
+from typing import Any, Dict, Optional
 
-from dbgpt_hub.eval import evaluation
+from dbgpt_hub_sql.eval import evaluation
 
 
 def start_evaluate(
diff --git a/dbgpt_hub/eval/evaluation_bird.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/eval/evaluation_bird.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
index aee545eb..a970a860 100644
--- a/dbgpt_hub/eval/evaluation_bird.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
@@ -2,15 +2,16 @@
 do evaluate about the predict sql in dataset BIRD,compare with default dev.sql
 --db
 """
-import sys
-import json
 import argparse
-import sqlite3
-import multiprocessing as mp
-from func_timeout import func_timeout, FunctionTimedOut
+import json
 import math
+import multiprocessing as mp
+import sqlite3
+import sys
 import time
 
+from func_timeout import FunctionTimedOut, func_timeout
+
 
 def load_json(dir):
     with open(dir, "r") as j:
diff --git a/dbgpt_hub/eval/exec_eval.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/exec_eval.py
similarity index 98%
rename from dbgpt_hub/eval/exec_eval.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/exec_eval.py
index 24dec4ea..22ac6e2a 100644
--- a/dbgpt_hub/eval/exec_eval.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/exec_eval.py
@@ -1,19 +1,18 @@
+import asyncio
 import os
+import random
 import re
-import asyncio
 import sqlite3
 import threading
-import tqdm
-import random
-from typing import Tuple, Any, List, Set
-from itertools import product
 from collections import defaultdict
+from itertools import chain, product
+from typing import Any, List, Set, Tuple
+
+import tqdm
 
 # from .parse import get_all_preds_for_execution, remove_distinct
 from parse import get_all_preds_for_execution, remove_distinct
 
-from itertools import chain
-
 threadLock = threading.Lock()
 TIMEOUT = 60
 EXEC_TMP_DIR = "tmp/"
diff --git a/dbgpt_hub/eval/parse.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/parse.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/eval/parse.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/parse.py
index 2cdb9225..cfb6cabe 100644
--- a/dbgpt_hub/eval/parse.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/parse.py
@@ -1,10 +1,11 @@
+import itertools
 import re
+from collections import namedtuple
+from typing import Any, Dict, Iterator, List, Set, Tuple, Union
+
 import sqlparse
-import itertools
-from typing import List, Tuple, Set, Iterator, Dict, Any, Union
 from sqlparse.sql import Comparison, Identifier
 from sqlparse.tokens import Whitespace
-from collections import namedtuple
 
 Token = namedtuple("Token", ["ttype", "value"])
 VALUE_NUM_SYMBOL = "VALUERARE"
diff --git a/dbgpt_hub/eval/process_sql.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/process_sql.py
similarity index 99%
rename from dbgpt_hub/eval/process_sql.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/process_sql.py
index 7fd426e2..2ad8aea6 100644
--- a/dbgpt_hub/eval/process_sql.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/process_sql.py
@@ -26,6 +26,7 @@
 
 import json
 import sqlite3
+
 from nltk import word_tokenize
 
 CLAUSE_KEYWORDS = (
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/llm_base/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/adapter.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/adapter.py
similarity index 93%
rename from dbgpt_hub/llm_base/adapter.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/adapter.py
index eb9b455e..322ad44c 100644
--- a/dbgpt_hub/llm_base/adapter.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/adapter.py
@@ -1,17 +1,15 @@
 import os
-import torch
 from typing import TYPE_CHECKING
 
-from peft import PeftModel, TaskType, LoraConfig, get_peft_model
+import torch
+from peft import LoraConfig, PeftModel, TaskType, get_peft_model
 from peft.utils import CONFIG_NAME, WEIGHTS_NAME
 
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger
-from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import load_trainable_params
+from .config_parser import load_trainable_params
+from .loggings import get_logger
 
 if TYPE_CHECKING:
     from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel
-    from dbgpt_hub.configs.model_args import ModelArguments, FinetuningArguments
-
 
 logger = get_logger(__name__)
 
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/chat_model.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/chat_model.py
similarity index 93%
rename from dbgpt_hub/llm_base/chat_model.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/chat_model.py
index 3ead4263..82b0e0ba 100644
--- a/dbgpt_hub/llm_base/chat_model.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/chat_model.py
@@ -1,13 +1,13 @@
-import torch
-import json
-from typing import Any, Dict, Generator, List, Optional, Tuple
 from threading import Thread
+from typing import Any, Dict, Generator, List, Optional, Tuple
+
+import torch
 from transformers import GenerationConfig, TextIteratorStreamer
 
-from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import get_infer_args
-from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import dispatch_model, load_model_and_tokenizer
-from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import get_logits_processor
-from dbgpt_hub.data_process.data_utils import get_template_and_fix_tokenizer
+from ..data_process.data_utils import get_template_and_fix_tokenizer
+from .config_parser import get_infer_args
+from .load_tokenizer import dispatch_model, load_model_and_tokenizer
+from .model_trainer import get_logits_processor
 
 
 class ChatModel:
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/config_parser.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/config_parser.py
similarity index 97%
rename from dbgpt_hub/llm_base/config_parser.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/config_parser.py
index 337596f8..34ead7ad 100644
--- a/dbgpt_hub/llm_base/config_parser.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/config_parser.py
@@ -1,22 +1,22 @@
 import os
 import sys
+from typing import Any, Dict, Optional, Tuple
+
+import datasets
 import torch
 import transformers
-import datasets
-from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME
-from transformers.modeling_utils import load_sharded_checkpoint
-from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME, WEIGHTS_INDEX_NAME
 from transformers import HfArgumentParser, Seq2SeqTrainingArguments
+from transformers.modeling_utils import load_sharded_checkpoint
+from transformers.trainer import WEIGHTS_INDEX_NAME, WEIGHTS_NAME
 from transformers.trainer_utils import get_last_checkpoint
-from typing import Any, Dict, Optional, Tuple
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger
-from dbgpt_hub.configs.model_args import (
-    ModelArguments,
+
+from ..configs.data_args import DataArguments
+from ..configs.model_args import (
     FinetuningArguments,
     GeneratingArguments,
+    ModelArguments,
 )
-from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments
-
+from .loggings import get_logger
 
 logger = get_logger(__name__)
 
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/load_tokenizer.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py
similarity index 95%
rename from dbgpt_hub/llm_base/load_tokenizer.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py
index 9286b670..0abbd7a4 100644
--- a/dbgpt_hub/llm_base/load_tokenizer.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py
@@ -1,20 +1,10 @@
-import os
-import torch
 import inspect
 import math
-from typing import Optional, Tuple, Dict, TYPE_CHECKING, Literal, List
+import os
 from types import MethodType
-from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import reset_logging, get_logger
-from dbgpt_hub.configs.model_args import FinetuningArguments
-from dbgpt_hub.llm_base.adapter import init_adapter
-from dbgpt_hub.configs.config import LAYERNORM_NAMES, VALUE_HEAD_FILE_NAME
+from typing import TYPE_CHECKING, Dict, List, Literal, Optional, Tuple
 
-from transformers import PreTrainedModel, PreTrainedTokenizer
-from transformers.utils import check_min_version, cached_file
-from transformers.utils.versions import require_version
-from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME, SAFE_WEIGHTS_NAME
-from transformers.deepspeed import is_deepspeed_zero3_enabled
+import torch
 from transformers import (
     AutoConfig,
     AutoModelForCausalLM,
@@ -22,12 +12,24 @@
     BitsAndBytesConfig,
     PretrainedConfig,
     PreTrainedModel,
+    PreTrainedTokenizer,
     PreTrainedTokenizerBase,
 )
+from transformers.deepspeed import is_deepspeed_zero3_enabled
+from transformers.trainer import SAFE_WEIGHTS_NAME, WEIGHTS_NAME
+from transformers.utils import cached_file, check_min_version
+from transformers.utils.versions import require_version
+from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead
+
+from ..configs.config import LAYERNORM_NAMES, VALUE_HEAD_FILE_NAME
+from ..configs.model_args import FinetuningArguments
+from .adapter import init_adapter
+from .loggings import get_logger, reset_logging
 
 if TYPE_CHECKING:
     from transformers import PreTrainedTokenizer
-    from dbgpt_hub.configs.model_args import ModelArguments
+
+    from ..configs.model_args import ModelArguments
 
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -379,7 +381,7 @@ def dispatch_model(model: "PreTrainedModel") -> "PreTrainedModel":
 
     if torch.cuda.device_count() > 1:
         from accelerate import dispatch_model
-        from accelerate.utils import infer_auto_device_map, get_balanced_memory
+        from accelerate.utils import get_balanced_memory, infer_auto_device_map
 
         if model._no_split_modules is None:
             raise ValueError(
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/loggings.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/loggings.py
similarity index 98%
rename from dbgpt_hub/llm_base/loggings.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/loggings.py
index ac0d1815..b33270fb 100644
--- a/dbgpt_hub/llm_base/loggings.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/loggings.py
@@ -1,16 +1,18 @@
-import sys
+import json
 import logging
 import os
-import json
+import sys
 import time
-from typing import TYPE_CHECKING
 from datetime import timedelta
+from typing import TYPE_CHECKING
+
 from transformers import TrainerCallback
 from transformers.trainer_utils import has_length
-from dbgpt_hub.configs.config import LOG_FILE_NAME
+
+from ..configs.config import LOG_FILE_NAME
 
 if TYPE_CHECKING:
-    from transformers import TrainingArguments, TrainerState, TrainerControl
+    from transformers import TrainerControl, TrainerState, TrainingArguments
 
 
 def reset_logging():
diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/model_trainer.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/model_trainer.py
similarity index 94%
rename from dbgpt_hub/llm_base/model_trainer.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/model_trainer.py
index 1bc08cf2..0a56f7f3 100644
--- a/dbgpt_hub/llm_base/model_trainer.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/model_trainer.py
@@ -1,43 +1,43 @@
-import os
 import json
-import torch
-import numpy as np
-import torch.nn as nn
+import math
+import os
+from dataclasses import dataclass
+from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional, Sequence, Tuple, Union
+
 import jieba
 import matplotlib.pyplot as plt
-import math
+import numpy as np
+import torch
+import torch.nn as nn
+from nltk.translate.bleu_score import SmoothingFunction, sentence_bleu
+from peft import PeftModel
 from rouge_chinese import Rouge
-from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction
-from dataclasses import dataclass
-from dbgpt_hub.configs.config import IGNORE_INDEX
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger
-from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import (
-    get_train_args,
-    get_state_dict,
-    load_trainable_params,
-)
-from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer
-from dbgpt_hub.configs.config import VALUE_HEAD_FILE_NAME, FINETUNING_ARGS_NAME
 from transformers import Seq2SeqTrainer
-from transformers.trainer import TRAINING_ARGS_NAME, WEIGHTS_NAME
+from transformers.generation.logits_process import LogitsProcessor
+from transformers.generation.utils import LogitsProcessorList
 from transformers.modeling_utils import (
     PreTrainedModel,
-    unwrap_model,
     load_sharded_checkpoint,
+    unwrap_model,
+)
+from transformers.trainer import (
+    TRAINER_STATE_NAME,
+    TRAINING_ARGS_NAME,
+    WEIGHTS_INDEX_NAME,
+    WEIGHTS_NAME,
 )
-from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME, WEIGHTS_INDEX_NAME, TRAINER_STATE_NAME
-from transformers.generation.logits_process import LogitsProcessor
-from transformers.generation.utils import LogitsProcessorList
-
-from peft import PeftModel
 from trl import PreTrainedModelWrapper
-from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union, Sequence
 
+from ..configs.config import FINETUNING_ARGS_NAME, IGNORE_INDEX, VALUE_HEAD_FILE_NAME
+from .config_parser import get_state_dict, get_train_args, load_trainable_params
+from .load_tokenizer import load_model_and_tokenizer
+from .loggings import get_logger
 
 if TYPE_CHECKING:
     from transformers import PreTrainedTokenizer, Seq2SeqTrainingArguments, TrainerState
     from transformers.trainer import PredictionOutput
-    from dbgpt_hub.configs.model_args import FinetuningArguments
+
+    from ..configs.model_args import FinetuningArguments
 
 
 logger = get_logger(__name__)
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/dbgpt_hub/predict/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/predict/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/predict/predict.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict.py
similarity index 88%
rename from dbgpt_hub/predict/predict.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict.py
index 9b494c3f..3db979ee 100644
--- a/dbgpt_hub/predict/predict.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict.py
@@ -1,15 +1,15 @@
-import os
 import json
+import os
 import sys
 
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 sys.path.append(ROOT_PATH)
 
-from tqdm import tqdm
-from typing import List, Dict, Optional, Any
+from typing import Any, Dict, List, Optional
 
-from dbgpt_hub.data_process.data_utils import extract_sql_prompt_dataset
-from dbgpt_hub.llm_base.chat_model import ChatModel
+from dbgpt_hub_sql.data_process.data_utils import extract_sql_prompt_dataset
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.chat_model import ChatModel
+from tqdm import tqdm
 
 
 def prepare_dataset(
diff --git a/dbgpt_hub/predict/predict_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py
similarity index 90%
rename from dbgpt_hub/predict/predict_api.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py
index 11d916d0..1f0a04a1 100644
--- a/dbgpt_hub/predict/predict_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py
@@ -1,6 +1,7 @@
 import os
-from dbgpt_hub.predict import predict
-from typing import Optional, Dict, Any
+from typing import Any, Dict, Optional
+
+from dbgpt_hub_sql.predict import predict
 
 
 def start_predict(
diff --git a/dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
diff --git a/dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
diff --git a/dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
diff --git a/dbgpt_hub/scripts/train_rm.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/scripts/train_rm.sh
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh
diff --git a/dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
diff --git a/dbgpt_hub/train/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/__init__.py
similarity index 100%
rename from dbgpt_hub/train/__init__.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/__init__.py
diff --git a/dbgpt_hub/train/export_model.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/export_model.py
similarity index 77%
rename from dbgpt_hub/train/export_model.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/export_model.py
index 778fc683..28b75c38 100644
--- a/dbgpt_hub/train/export_model.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/export_model.py
@@ -3,7 +3,7 @@
 
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 sys.path.append(ROOT_PATH)
-from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import export_model
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.model_trainer import export_model
 
 
 def main():
diff --git a/dbgpt_hub/train/rm_train.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py
similarity index 94%
rename from dbgpt_hub/train/rm_train.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py
index 8a74b22c..f3aef8c3 100644
--- a/dbgpt_hub/train/rm_train.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py
@@ -1,39 +1,41 @@
-import os
 import json
-import torch
-import numpy as np
+import os
 from dataclasses import dataclass
-from typing import TYPE_CHECKING, Dict, List, Optional, Tuple, Union, Sequence, Any
-from transformers import Trainer, DataCollatorWithPadding, Seq2SeqTrainingArguments
-from transformers import (
-    TrainingArguments,
-    TrainerState,
-    TrainerControl,
-    TrainerCallback,
-)
-from transformers.modeling_utils import custom_object_save, unwrap_model
-from transformers.trainer_utils import has_length, PREFIX_CHECKPOINT_DIR
+from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional, Sequence, Tuple, Union
 
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger, LogCallback
-from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import get_train_args
-from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer
-from dbgpt_hub.data_process.data_utils import (
+import numpy as np
+import torch
+from dbgpt_hub_sql.data_process.data_utils import (
     get_dataset,
     preprocess_dataset,
     split_dataset,
 )
-from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import plot_loss
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.config_parser import get_train_args
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.loggings import LogCallback, get_logger
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.model_trainer import plot_loss
+from transformers import (
+    DataCollatorWithPadding,
+    Seq2SeqTrainingArguments,
+    Trainer,
+    TrainerCallback,
+    TrainerControl,
+    TrainerState,
+    TrainingArguments,
+)
+from transformers.modeling_utils import custom_object_save, unwrap_model
+from transformers.trainer_utils import PREFIX_CHECKPOINT_DIR, has_length
 
 if TYPE_CHECKING:
-    from transformers.trainer import PredictionOutput
-    from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel
-    from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead
-    from dbgpt_hub.configs.model_args import (
-        ModelArguments,
+    from dbgpt_hub_sql.configs.data_args import DataArguments
+    from dbgpt_hub_sql.configs.model_args import (
         FinetuningArguments,
         GeneratingArguments,
+        ModelArguments,
     )
-    from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments
+    from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel
+    from transformers.trainer import PredictionOutput
+    from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead
 
 logger = get_logger(__name__)
 
diff --git a/dbgpt_hub/train/sft_train.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py
similarity index 91%
rename from dbgpt_hub/train/sft_train.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py
index 8dd2469a..1f5123b5 100644
--- a/dbgpt_hub/train/sft_train.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py
@@ -4,33 +4,32 @@
 ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 sys.path.append(ROOT_PATH)
 from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional
-from transformers import DataCollatorForSeq2Seq, Seq2SeqTrainingArguments
 
-from dbgpt_hub.llm_base.loggings import LogCallback, get_logger
-from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import get_train_args
-from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer
-from dbgpt_hub.data_process.data_utils import (
+from dbgpt_hub_sql.configs.config import IGNORE_INDEX
+from dbgpt_hub_sql.data_process.data_utils import (
     get_dataset,
     preprocess_dataset,
     split_dataset,
 )
-from dbgpt_hub.configs.config import IGNORE_INDEX
-from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import (
-    Seq2SeqPeftTrainer,
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.config_parser import get_train_args
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.loggings import LogCallback, get_logger
+from dbgpt_hub_sql.llm_base.model_trainer import (
     ComputeMetrics,
+    Seq2SeqPeftTrainer,
     get_logits_processor,
     plot_loss,
 )
-
+from transformers import DataCollatorForSeq2Seq, Seq2SeqTrainingArguments
 
 if TYPE_CHECKING:
-    from transformers import TrainerCallback
-    from dbgpt_hub.configs.model_args import (
-        ModelArguments,
+    from dbgpt_hub_sql.configs import (
+        DataArguments,
         FinetuningArguments,
         GeneratingArguments,
+        ModelArguments,
     )
-    from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments
+    from transformers import TrainerCallback
 
 
 logger = get_logger(__name__)
diff --git a/dbgpt_hub/train/sft_train_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py
similarity index 94%
rename from dbgpt_hub/train/sft_train_api.py
rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py
index 39e207b6..bb4fd232 100644
--- a/dbgpt_hub/train/sft_train_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py
@@ -1,7 +1,7 @@
 import os
+from typing import Any, Dict, Optional
 
-from typing import Optional, Dict, Any
-from dbgpt_hub.train import sft_train
+from dbgpt_hub_sql.train import sft_train
 
 
 def start_sft(
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/setup.py b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
new file mode 100644
index 00000000..fa2e5cf7
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
@@ -0,0 +1,59 @@
+from typing import List
+
+from setuptools import find_packages, setup
+
+
+class SetupSpec:
+    def __init__(self) -> None:
+        self.extras: dict = {}
+        self.install_requires: List[str] = []
+
+    @property
+    def unique_extras(self) -> dict[str, list[str]]:
+        unique_extras = {}
+        for k, v in self.extras.items():
+            unique_extras[k] = list(set(v))
+        return unique_extras
+
+
+setup_spec = SetupSpec()
+
+
+def core_dependencies():
+    setup_spec.extras["core"] = [
+        "transformers>=4.41.2",
+        "datasets>=2.14.6",
+        "tiktoken>=0.7.0",
+        "torch>=2.2.1",
+        "peft>=0.4.0",
+        "trl>=0.5.0",
+        "prettytable",
+        "func-timeout",
+        "sqlparse",
+        "jsonlines",
+        "rouge-chinese>=1.0.3",
+        "jieba>=0.42.1",
+        "nltk>=3.8.1",
+        "matplotlib>=3.8.1",
+    ]
+
+
+def init_install_requires():
+    setup_spec.install_requires += setup_spec.extras["core"]
+    print(f"Install requires: \n{','.join(setup_spec.install_requires)}")
+
+
+core_dependencies()
+init_install_requires()
+
+excluded_packages = ["tests", "*.tests", "*.tests.*", "examples"]
+
+setup(
+    name="dbgpt-hub-sql",
+    version="0.3.1",
+    description="DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs",
+    packages=find_packages(exclude=excluded_packages),
+    install_requires=setup_spec.install_requires,
+    extras_require=setup_spec.unique_extras,
+    python_requires=">=3.10",
+)

From 2343282384f1b5c3ef501a228d4743e5966f397a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Tue, 11 Jun 2024 20:39:57 +0800
Subject: [PATCH 02/16] fix: Fix train error

---
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py | 4 ++--
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py      | 4 ++++
 src/dbgpt-hub-nlu/main.py                       | 1 +
 src/dbgpt-hub-nlu/setup.py                      | 3 ++-
 4 files changed, 9 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
index 06c6279c..96fe5a25 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
@@ -46,11 +46,11 @@ def from_pretrained(cls, model_path):
 
 
 def batch_sentence_embeddings(batch, tokenizer, model, device):
-    encoded_input = tokenizer(batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
+    encoded_input = tokenizer(batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt").to(device)
     with torch.no_grad():
         model_output = model(**encoded_input)
         sentence_embeddings = model_output[0][:, 0]
         sentence_embeddings = torch.nn.functional.normalize(
             sentence_embeddings, p=2, dim=1
-        ).to(device)
+        )
         return sentence_embeddings
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
index 152e087e..89305658 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
@@ -1,4 +1,5 @@
 from typing import Optional, Type
+import os
 
 import torch
 from datasets import DatasetDict
@@ -46,6 +47,9 @@ def __init__(
     def load_model(self, model_path: Optional[str] = None):
         if not model_path:
             return
+        model_file = os.path.join(model_path, "pytorch_model.bin")
+        if not os.path.exists(model_file):
+            return
         # Load the saved model weights
         model = self.model_cls.from_pretrained(model_path)
         model = model.to(self.training_args.device)
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
index 6710c990..08cfedba 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
@@ -96,6 +96,7 @@ def main() -> None:
     )
 
     base_tokenizer, base_model = _load_base_model(model_args)
+    base_model = base_model.to(training_args.device)
     input_dim, num_classes, label_features, dataset = _load_dataset(
         base_tokenizer, base_model, data_args, training_args, just_infer=just_infer
     )
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
index 44941443..ea6a2f6a 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
@@ -20,7 +20,8 @@ def unique_extras(self) -> dict[str, list[str]]:
 
 
 def core_dependencies():
-    setup_spec.extras["core"] = ["transformers>=4.41.2", "scikit-learn"]
+    setup_spec.extras["core"] = ["transformers>=4.41.2", "accelerate", "scikit-learn", "torch>=2.2.1", "datasets"]
+
 
 
 def init_install_requires():

From 1d760419b49ae5256961f25c86d450b962abf447 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Wed, 12 Jun 2024 10:36:10 +0800
Subject: [PATCH 03/16] chore: Add log for NLU training

---
 .gitignore                                    |  1 +
 Makefile                                      | 31 +++++++
 src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md                | 80 +++++++++++++++++++
 .../dbgpt_hub_nlu/model/simple.py             |  9 +--
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py    | 15 ++--
 src/dbgpt-hub-nlu/main.py                     | 20 ++++-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh             |  8 ++
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh            | 10 +++
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh            | 18 +++++
 src/dbgpt-hub-nlu/setup.py                    |  9 ++-
 10 files changed, 184 insertions(+), 17 deletions(-)
 create mode 100644 Makefile
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index d4652ece..fc872519 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -29,6 +29,7 @@ src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/*
 
 # Ignore NLU output
 src/dbgpt-hub-nlu/output
+src/dbgpt-hub-nlu/data
 
 #
 build/
diff --git a/Makefile b/Makefile
new file mode 100644
index 00000000..a447085d
--- /dev/null
+++ b/Makefile
@@ -0,0 +1,31 @@
+.DEFAULT_GOAL := help
+
+SHELL=/bin/bash
+VENV = venv
+
+# Detect the operating system and set the virtualenv bin directory
+ifeq ($(OS),Windows_NT)
+	VENV_BIN=$(VENV)/Scripts
+else
+	VENV_BIN=$(VENV)/bin
+endif
+
+setup: $(VENV)/bin/activate
+
+$(VENV)/bin/activate: $(VENV)/.venv-timestamp
+
+$(VENV)/.venv-timestamp: src/dbgpt-hub-nlu/setup.py requirements
+	# Create new virtual environment if setup.py has changed
+	python3 -m venv $(VENV)
+	$(VENV_BIN)/pip install --upgrade pip
+	$(VENV_BIN)/pip install -r requirements/lint-requirements.txt
+	touch $(VENV)/.venv-timestamp
+
+
+.PHONY: fmt
+fmt: setup ## Format Python code
+	# TODO: Use isort to sort Python imports.
+	# https://github.com/PyCQA/isort
+	$(VENV_BIN)/isort src/
+	# https://github.com/psf/black
+	$(VENV_BIN)/black --extend-exclude="examples/notebook" .
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md b/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
new file mode 100644
index 00000000..069df1e7
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
@@ -0,0 +1,80 @@
+# DB-GPT-NLU:开箱即用的文本理解大模型组件
+
+适用于中文、英文在在零样本条件下进行文本理解任务,如信息抽取、文本分类等。
+
+## 使用方法
+
+### 环境准备
+
+克隆项目并创建 conda 环境,
+```bash
+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
+```
+
+从源码安装 DB-GPT-NLU,
+
+```bash
+cd src/dbgpt-hub-nlu
+pip install -e .
+```
+
+### 微调
+
+```bash
+# 假设后续使用 gte-large-zh 作为基础模型
+export base_mode="/data/models/gte-large-zh"
+
+python main.py \
+--dataset financial_report \
+--dataset_dir ./datasets \
+--base_model_name_or_path $base_model \
+--per_device_train_batch_size 4096 \
+--output_dir ./output \
+--num_train_epochs 1000 \
+--gradient_accumulation_steps 16 \
+--learning_rate 0.001 \
+--logging_steps 20 \
+--eval_strategy "steps" \
+--eval_steps 20 \
+--save_steps 100 \
+--do_train \
+--do_eval
+```
+
+### 评估
+
+```bash
+python main.py \
+--dataset financial_report \
+--dataset_dir ./datasets \
+--base_model_name_or_path $base_model \
+--per_device_train_batch_size 4096 \
+--model_name_or_path ./output \
+--do_eval
+```
+
+### 推理
+
+```bash
+python main.py \
+--dataset financial_report \
+--dataset_dir ./datasets \
+--base_model_name_or_path $base_model \
+--per_device_train_batch_size 4096 \
+--model_name_or_path ./output \
+--do_infer \
+--input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"
+```
+
+## 参与贡献
+
+提交 PR 或 Issue。
+
+提交代码之前请执行下面命令格式化代码,
+
+```bash
+make fmt
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
index 96fe5a25..d285883e 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
@@ -1,12 +1,7 @@
 import json
 
 import torch
-from sklearn.metrics import accuracy_score
-from sklearn.model_selection import train_test_split
-from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 from torch import nn
-from tqdm import tqdm
-from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
 
 
 class SimpleIntentClassifier(nn.Module):
@@ -46,7 +41,9 @@ def from_pretrained(cls, model_path):
 
 
 def batch_sentence_embeddings(batch, tokenizer, model, device):
-    encoded_input = tokenizer(batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt").to(device)
+    encoded_input = tokenizer(
+        batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt"
+    ).to(device)
     with torch.no_grad():
         model_output = model(**encoded_input)
         sentence_embeddings = model_output[0][:, 0]
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
index 89305658..4014ad37 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
@@ -1,5 +1,6 @@
-from typing import Optional, Type
+import logging
 import os
+from typing import Optional, Type
 
 import torch
 from datasets import DatasetDict
@@ -8,14 +9,18 @@
 
 from .config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
-def _load_base_model(model_args: ModelArguments):
+def _load_base_model(model_args: ModelArguments, device: torch.device):
     from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
 
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
         model_args.base_tokenizer_name or model_args.base_model_name_or_path
     )
     model = AutoModel.from_pretrained(model_args.base_model_name_or_path)
+    model = model.to(device)
+    model.eval()
     return tokenizer, model
 
 
@@ -55,7 +60,7 @@ def load_model(self, model_path: Optional[str] = None):
         model = model.to(self.training_args.device)
         self.model = model
         self.trainer.model = model
-        print(f"Model loaded from {model_path}")
+        logger.info(f"Model loaded from {model_path}")
 
     def train(self):
         self.trainer.train()
@@ -64,7 +69,7 @@ def train(self):
 
     def evaluate(self):
         eval_result = self.trainer.evaluate()
-        print(f"Evaluation result: {eval_result}")
+        logger.info(f"Evaluation result: {eval_result}")
 
     def infer(self, input_ids, label_features):
         model = self.model
@@ -75,7 +80,7 @@ def infer(self, input_ids, label_features):
             _, logits = model(input_ids, None)
             prediction = torch.argmax(logits, axis=1).item()
             prediction_label = label_features.int2str([prediction])
-            print(f"Prediction: {prediction_label[0]}")
+            logger.info(f"Prediction: {prediction_label[0]}")
             return prediction
 
     def _get_label_features(self):
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
index 08cfedba..3b653f1f 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
@@ -1,5 +1,14 @@
+import logging
 import os
 import sys
+
+logging.basicConfig(
+    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s -   %(message)s",
+    datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S",
+    handlers=[logging.StreamHandler(sys.stdout)],
+    level=logging.INFO,
+)
+
 from typing import TYPE_CHECKING, Tuple
 
 import torch
@@ -10,6 +19,8 @@
 from dbgpt_hub_nlu.trainer import NLUTrainer, _load_base_model
 from transformers import HfArgumentParser
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 if TYPE_CHECKING:
     from datasets import Features
 
@@ -18,7 +29,8 @@ def _load_model(
     input_dim: int, num_classes: int, device: torch.device
 ) -> SimpleIntentClassifier:
     model = SimpleIntentClassifier(input_dim, num_classes)
-    model.to(device)
+    logger.info(f"Model loaded to devie: {device}")
+    model = model.to(device)
     return model
 
 
@@ -39,7 +51,7 @@ def handle_fin_func(batch):
             "intent_label_ids": batch["label"],
         }
 
-    ds = load_dataset(data_args.get_dataset_path())
+    ds = load_dataset(data_args.get_dataset_path(), trust_remote_code=True)
     # Just has train split
     ds = ds["train"]
     if data_args.max_train_samples:
@@ -95,8 +107,8 @@ def main() -> None:
         and not training_args.do_predict
     )
 
-    base_tokenizer, base_model = _load_base_model(model_args)
-    base_model = base_model.to(training_args.device)
+    base_tokenizer, base_model = _load_base_model(model_args, training_args.device)
+
     input_dim, num_classes, label_features, dataset = _load_dataset(
         base_tokenizer, base_model, data_args, training_args, just_infer=just_infer
     )
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
new file mode 100644
index 00000000..f0e1278e
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
@@ -0,0 +1,8 @@
+# base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext"
+base_model="/data/models/gte-large-zh"
+
+python main.py \
+--base_model_name_or_path $base_model \
+--per_device_train_batch_size 4096 \
+--model_name_or_path ./output \
+--do_eval
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
new file mode 100644
index 00000000..477e03a3
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
@@ -0,0 +1,10 @@
+# base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext"
+base_model="/data/models/gte-large-zh"
+
+python main.py \
+--base_model_name_or_path $base_model \
+--per_device_train_batch_size 4096 \
+--model_name_or_path ./output \
+--do_infer \
+--input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"                     
+
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
new file mode 100644
index 00000000..7b3cd27e
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
@@ -0,0 +1,18 @@
+base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext"
+# base_model="/data/models/gte-large-zh"
+
+python main.py \
+--dataset financial_report \
+--dataset_dir ./datasets \
+--base_model_name_or_path $base_model \
+--per_device_train_batch_size 4096 \
+--output_dir ./output \
+--num_train_epochs 1000 \
+--gradient_accumulation_steps 16 \
+--learning_rate 0.001 \
+--logging_steps 20 \
+--eval_strategy "steps" \
+--eval_steps 20 \
+--save_steps 100 \
+--do_train \
+--do_eval
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
index ea6a2f6a..dc583dbb 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py
@@ -20,8 +20,13 @@ def unique_extras(self) -> dict[str, list[str]]:
 
 
 def core_dependencies():
-    setup_spec.extras["core"] = ["transformers>=4.41.2", "accelerate", "scikit-learn", "torch>=2.2.1", "datasets"]
-
+    setup_spec.extras["core"] = [
+        "transformers>=4.41.2",
+        "accelerate",
+        "scikit-learn",
+        "torch>=2.2.1",
+        "datasets",
+    ]
 
 
 def init_install_requires():

From b3874d25f667b5a9594ea87385a4a64db32856d2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Thu, 13 Jun 2024 09:21:56 +0800
Subject: [PATCH 04/16] fix: Fix dbgpt-hub-sql error

---
 .gitignore                                    |  2 +-
 README.md                                     | 58 +++++++++---------
 README.zh.md                                  | 60 +++++++++----------
 .../dbgpt_hub_sql/configs/config.py           | 10 ++--
 .../dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py        |  4 +-
 .../data_generator/gpt_generator_api.py       |  4 +-
 .../data_process/multi_turn_process.py        |  4 +-
 .../data_process/sql_data_process_api.py      |  6 +-
 .../dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py          | 10 ++--
 .../dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py      | 12 ++--
 .../dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py     |  4 +-
 .../dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py  |  4 +-
 .../dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py      |  6 +-
 .../dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh     |  8 +--
 .../scripts/gen_train_eval_data.sh            |  2 +-
 .../dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh      | 18 +++---
 .../dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh         |  8 +--
 .../dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh        | 20 +++----
 .../dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py      |  2 +-
 src/dbgpt-hub-sql/setup.py                    |  2 +
 20 files changed, 123 insertions(+), 121 deletions(-)

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index fc872519..251aabc2 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -19,7 +19,7 @@ src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/*
 !src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json
 !src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json
 
-# Ignore everything under dbgpt_hub/ouput/ except the adapter directory
+# Ignore everything under dbgpt_hub_sql/ouput/ except the adapter directory
 src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/*
 !src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep
 src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/*
diff --git a/README.md b/README.md
index 3c7d66b7..2820fc70 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -398,7 +398,7 @@ from dbgpt_hub_sql.predict import start_predict
 from dbgpt_hub_sql.eval import start_evaluate
 
 # Config the input datasets
-data_folder = "dbgpt_hub/data"
+data_folder = "dbgpt_hub_sql/data"
 data_info = [
         {
             "data_source": "spider",
@@ -424,7 +424,7 @@ train_args = {
             "template": "llama2",
             "lora_rank": 64,
             "lora_alpha": 32,
-            "output_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
+            "output_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
             "overwrite_cache": True,
             "overwrite_output_dir": True,
             "per_device_train_batch_size": 1,
@@ -443,20 +443,20 @@ 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/",
+            "checkpoint_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
+            "predict_file_path": "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json",
+            "predict_out_dir": "dbgpt_hub_sql/output/",
             "predicted_out_filename": "pred_sql.sql",
 }
 
 # Config evaluation parameters
 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",
+            "input": "./dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql",
+            "gold": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt",
+            "gold_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt",
+            "db": "./dbgpt_hub_sql/data/spider/database",
+            "table": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json",
+            "table_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json",
             "etype": "exec",
             "plug_value": True,
             "keep_distict": False,
@@ -479,15 +479,15 @@ start_evaluate(evaluate_args)
 
 DB-GPT-Hub uses the information matching generation method for data preparation, i.e. the SQL + Repository generation method that combines table information. This method combines data table information to better understand the structure and relationships of the data table, and is suitable for generating SQL statements that meet the requirements.  
 
-Download the [Spider dataset]((https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ)) from the Spider dataset link. By default, after downloading and extracting the data, place it in the dbgpt_hub/data directory, i.e., the path should be `dbgpt_hub/data/spider`.  
+Download the [Spider dataset]((https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ)) from the Spider dataset link. By default, after downloading and extracting the data, place it in the dbgpt_hub_sql/data directory, i.e., the path should be `dbgpt_hub_sql/data/spider`.  
 
 For the data preprocessing part, simply **run the following script** :
 ```bash
 ## generate train and dev(eval) data
-poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh
+poetry run sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
 ```
 
-In the directory `dbgpt_hub/data/`, you will find the newly generated training file example_text2sql_train.json and testing file example_text2sql_dev.json, containing 8659 and 1034 entries respectively. For the data used in subsequent fine-tuning, set the parameter `file_name` value to the file name of the training set in dbgpt_hub/data/dataset_info.json, such as example_text2sql_train.json
+In the directory `dbgpt_hub_sql/data/`, you will find the newly generated training file example_text2sql_train.json and testing file example_text2sql_dev.json, containing 8659 and 1034 entries respectively. For the data used in subsequent fine-tuning, set the parameter `file_name` value to the file name of the training set in dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json, such as example_text2sql_train.json
 
 
 The data in the generated JSON looks something like this:
@@ -500,7 +500,7 @@ The data in the generated JSON looks something like this:
         "history": []
     }, 
 ```     
-The data processing code of `chase`, `cosql` and `sparc` has been embedded in the data processing code of the project. After downloading the data set according to the above link, you only need to add ` in `dbgpt_hub/configs/config.py` Just loosen the corresponding code comment in SQL_DATA_INFO`.   
+The data processing code of `chase`, `cosql` and `sparc` has been embedded in the data processing code of the project. After downloading the data set according to the above link, you only need to add ` in `dbgpt_hub_sql/configs/config.py` Just loosen the corresponding code comment in SQL_DATA_INFO`.   
 
 ### 3.4. Model fine-tuning
 
@@ -508,35 +508,35 @@ The model fine-tuning supports both LoRA and QLoRA methods. We can run the follo
 Run the command:
 
 ```bash
-poetry run sh dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh
+poetry run sh dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
 ```
 
-After fine-tuning, the model weights will be saved by default in the adapter folder, specifically in the dbgpt_hub/output/adapter directory.   
+After fine-tuning, the model weights will be saved by default in the adapter folder, specifically in the dbgpt_hub_sql/output/adapter directory.   
 
 If you're using **multi-GPU training and want to utilize deepseed**, you should modify the default content in train_sft.sh. The change  is:
 
 ```
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/train/sft_train.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
     --quantization_bit 4 \
     ...
 ```    
 change to : 
 ```
-deepspeed --num_gpus 2  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
-    --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \
+deepspeed --num_gpus 2  dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
+    --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \
     --quantization_bit 4 \
     ...
 ```     
 
 if you need  order card  id   
 ```
-deepspeed --include localhost:0,1  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
-    --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \
+deepspeed --include localhost:0,1  dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
+    --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \
     --quantization_bit 4 \
     ...
 ```    
 
-The other parts that are omitted (…) can be kept consistent. If you want to change the default deepseed configuration, go into the `dbgpt_hub/configs` directory and make changes to ds_config.json as needed,the default is stage2.   
+The other parts that are omitted (…) can be kept consistent. If you want to change the default deepseed configuration, go into the `dbgpt_hub_sql/configs` directory and make changes to ds_config.json as needed,the default is stage2.   
 
 In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters lora_target and template, as shown in the following table:   
 
@@ -563,10 +563,10 @@ In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters
 
  > quantization_bit: Indicates whether quantization is applied, with valid values being [4 or 8].   
 > model_name_or_path: The path of the LLM (Large Language Model).   
-> dataset: Specifies the name of the training dataset configuration, corresponding to the outer key value in dbgpt_hub/data/dataset_info.json, such as example_text2sql.  
+> dataset: Specifies the name of the training dataset configuration, corresponding to the outer key value in dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json, such as example_text2sql.  
 > max_source_length: The length of the text input into the model. If computing resources allow, it can be set as large as possible, like 1024 or 2048.      
 > max_target_length: The length of the SQL content output by the model; 512 is generally sufficient.   
-> output_dir: The output path of the Peft module during SFT (Supervised Fine-Tuning), set by default to `dbgpt_hub/output/adapter/` .     
+> output_dir: The output path of the Peft module during SFT (Supervised Fine-Tuning), set by default to `dbgpt_hub_sql/output/adapter/` .     
 > per_device_train_batch_size: The size of the batch. If computing resources allow, it can be set larger; the default is 1.   
 > gradient_accumulation_steps: The number of steps for accumulating gradients before an update.   
 > save_steps: The number of steps at which model checkpoints are saved; it can be set to 100 by default.  
@@ -575,10 +575,10 @@ In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters
 
 ### 3.5. Model Predict
 
-Under the project directory ./dbgpt_hub/output/pred/, this folder is the default output location for model predictions(if not exist, just mkdir).
+Under the project directory ./dbgpt_hub_sql/output/pred/, this folder is the default output location for model predictions(if not exist, just mkdir).
 
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh
+poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
 ```
 
 In the script, by default with the parameter `--quantization_bit`, it predicts using QLoRA. Removing it switches to the LoRA prediction method.
@@ -593,7 +593,7 @@ You can find the second corresponding model weights  from Huggingface [hg-eospho
 If you need to merge the weights of the trained base model and the fine-tuned Peft module to export a complete model, execute the following model export script:   
 
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh
+poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
 ```
 
 Be sure to replace the parameter path values in the script with the paths corresponding to your project.  
@@ -602,7 +602,7 @@ Be sure to replace the parameter path values in the script with the paths corres
 To evaluate model performance on the dataset, default is spider dev dataset.
 Run the following command:
 ```bash
-poetry run python dbgpt_hub/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file
+poetry run python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file
 ```
 You can find the results of our latest review and part of experiment results [here](docs/eval_llm_result.md)  
 **Note**: The database pointed to by the default code is a 95M database downloaded from [Spider official website] (https://yale-lily.github.io/spider). If you need to use Spider database (size 1.27G) in [test-suite](https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval), please download the database in the link to the custom directory first, and run the above evaluation command which add parameters and values ​​like `--db Your_download_db_path`.
diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
index b7ae396f..e7bf88d0 100644
--- a/README.zh.md
+++ b/README.zh.md
@@ -381,14 +381,14 @@ poetry install
 ### 3.2、数据准备
 
 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](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ) 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`。 
+从[spider数据集链接](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ) 下载spider数据集,默认将数据下载解压后,放在目录dbgpt_hub_sql/data下面,即路径为`dbgpt_hub_sql/data/spider`。 
 
 数据预处理部分,**只需运行如下脚本**即可:
 ```bash
 ## 生成train数据 和dev(eval)数据,
-poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh
+poetry run sh dbgpt_hub_sql/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。
+在`dbgpt_hub_sql/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_sql/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:  
 ```
@@ -400,7 +400,7 @@ poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh
         "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。  
+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_sql/configs/config.py`中将 `SQL_DATA_INFO`中对应的代码注释松开即可。  
 
 ### 3.2 快速开始
 
@@ -416,7 +416,7 @@ from dbgpt_hub_sql.predict import start_predict
 from dbgpt_hub_sql.eval import start_evaluate
 
 # 配置训练和验证集路径和参数
-data_folder = "dbgpt_hub/data"
+data_folder = "dbgpt_hub_sql/data"
 data_info = [
         {
             "data_source": "spider",
@@ -442,7 +442,7 @@ train_args = {
             "template": "llama2",
             "lora_rank": 64,
             "lora_alpha": 32,
-            "output_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
+            "output_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
             "overwrite_cache": True,
             "overwrite_output_dir": True,
             "per_device_train_batch_size": 1,
@@ -461,20 +461,20 @@ 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/",
+            "checkpoint_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
+            "predict_file_path": "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json",
+            "predict_out_dir": "dbgpt_hub_sql/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",
+            "input": "./dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql",
+            "gold": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt",
+            "gold_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt",
+            "db": "./dbgpt_hub_sql/data/spider/database",
+            "table": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json",
+            "table_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json",
             "etype": "exec",
             "plug_value": True,
             "keep_distict": False,
@@ -499,33 +499,33 @@ start_evaluate(evaluate_args)
 默认QLoRA微调,运行命令:
 
 ```bash
-poetry run sh dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh
+poetry run sh dbgpt_hub_sql/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。  
+微调后的模型权重会默认保存到adapter文件夹下面,即dbgpt_hub_sql/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 \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/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 \
+deepspeed --num_gpus 2  dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
+    --deepspeed dbgpt_hub_sql/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 \
+deepspeed --include localhost:3,4  dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
+    --deepspeed dbgpt_hub_sql/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。
+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_sql/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:
 
@@ -550,10 +550,10 @@ deepspeed --include localhost:3,4  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
 `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。   
+> dataset: 取值为训练数据集的配置名字,对应在dbgpt_hub_sql/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 。  
+> output_dir : SFT微调时Peft模块输出的路径,默认设置在dbgpt_hub_sql/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。  
@@ -563,13 +563,13 @@ deepspeed --include localhost:3,4  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
 
 
 ### 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)。   
+项目目录下`./dbgpt_hub_sql/`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:
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh
+poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/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。
+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_sql/output/pred`目录。
 
 
 ### 3.5、模型权重
@@ -578,7 +578,7 @@ poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh
 #### 3.5.1 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:  
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh
+poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/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。      
 
@@ -588,7 +588,7 @@ poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh
 运行以下命令来:
 
 ```bash
-poetry run python dbgpt_hub/eval/evaluation.py --plug_value --input  Your_model_pred_file
+poetry run python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input  Your_model_pred_file
 ```
 你可以在[这里](docs/eval_llm_result.md)找到我们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](https://yale-lily.github.io/spider)下载的大小为95M的database,如果你需要使用基于Spider的[test-suite](https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval)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`。
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
index e2711950..34b24170 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
@@ -11,17 +11,17 @@
 MODEL_PATH = os.path.join(MODELS_PARENT_PATH, DEFAULT_FT_MODEL_NAME)
 
 # MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "model")
-ADAPTER_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/output/adapter")
-MERGED_MODELS = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/output/merged_models")
+ADAPTER_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/adapter")
+MERGED_MODELS = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/merged_models")
 
 # DATA_PATH = "/root/autodl-tmp/data/spider/pre_processed_data"
 # OUT_DIR= "/root/autodl-tmp/codellama"
 
-DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data")
-PREDICTED_DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json")
+DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data")
+PREDICTED_DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json")
 PREDICTED_OUT_FILENAME = "pred_sql.sql"
 # OUT_DIR = os.path.join(DATA_PATH, "out_pred")
-OUT_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/output/")
+OUT_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/")
 
 ## model constants
 IGNORE_INDEX = -100
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py
index 63f0080f..1f8083fe 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py
@@ -79,7 +79,7 @@ class DataArguments:
         },
     )
     dataset_dir: Optional[str] = field(
-        default="dbgpt_hub/data/",
+        default="dbgpt_hub_sql/data/",
         metadata={"help": "The name of the folder containing datasets."},
     )
     cutoff_len: Optional[int] = field(
@@ -163,7 +163,7 @@ class DataArguments:
         },
     )
     predicted_input_filename: Optional[str] = field(
-        default="dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json",
+        default="dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_dev.json",
         metadata={"help": "Predict input filename to do pred "},
     )
     predicted_out_filename: Optional[str] = field(
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py
index 49c007a3..5dec0be4 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py
@@ -17,10 +17,10 @@ def generate_dataset_with_gpt(args: Optional[Dict[str, Any]] = None):
             "prompt": COT_PROMPT,
             "num_text2sql_pair_each_db": 1,
             "table_file_path": os.path.join(
-                ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data/spider/tables.json"
+                ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/spider/tables.json"
             ),
             "output_path": os.path.join(
-                ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data/spider/synthetic_data_with_gpt.json"
+                ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/spider/synthetic_data_with_gpt.json"
             ),
         }
     else:
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py
index 9e532473..a10c759c 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py
@@ -37,8 +37,8 @@ def process_data(input_file_path):
 
 
 # 指定输入和输出文件路径
-train_file_path = "./dbgpt_hub/data/example_text2sql_train.json"
-dev_file_path = "./dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json"
+train_file_path = "./dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_train.json"
+dev_file_path = "./dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_dev.json"
 # 处理数据
 process_data(train_file_path)
 process_data(dev_file_path)
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py
index 6c3eb1d9..87641776 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py
@@ -18,9 +18,9 @@ def __init__(
         self, data_folder: Optional[str] = None, data_info: Optional[List[Dict]] = None
     ) -> Any:
         if data_folder is None:
-            self.data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data")
+            self.data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data")
             print(
-                "The user do not provide exact data folder, we take 'dbgpt_hub/data' as the default folder"
+                "The user do not provide exact data folder, we take 'dbgpt_hub_sql/data' as the default folder"
             )
         else:
             self.data_folder = data_folder
@@ -195,7 +195,7 @@ def preprocess_sft_data(
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data")
+    data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data")
     data_info = [
         {
             "data_source": "spider",
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py
index 49d03f14..8bf6078f 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py
@@ -1206,7 +1206,7 @@ def evaluate_api(args: Optional[Dict[str, Any]] = None):
         dest="db",
         type=str,
         help="the directory that contains all the databases and test suites",
-        default="./dbgpt_hub/data/spider/database",
+        default="./dbgpt_hub_sql/data/spider/database",
     )
     parser.add_argument(
         "--table",
@@ -1258,13 +1258,13 @@ def evaluate_api(args: Optional[Dict[str, Any]] = None):
         output_file_path = (
             args.input.rsplit(".", 1)[0] + "2sql." + args.input.rsplit(".", 1)[1]
         )
-        args.gold = "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt"
-        args.table = "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json"
+        args.gold = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt"
+        args.table = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json"
     else:
         output_file_path = args.input
         # args.gold = "./eval/data/gold.txt"
-        args.gold = "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt"
-        args.table = "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json"
+        args.gold = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt"
+        args.table = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json"
     args.pred = output_file_path
 
     # only evaluating exact match needs this argument
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py
index c1e42b55..4a17e778 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py
@@ -9,12 +9,12 @@ def start_evaluate(
     # Arguments for evaluation
     if args is None:
         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",
+            "input": "./dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql",
+            "gold": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt",
+            "gold_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt",
+            "db": "./dbgpt_hub_sql/data/spider/database",
+            "table": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json",
+            "table_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json",
             "etype": "exec",
             "plug_value": True,
             "keep_distict": False,
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
index a970a860..3ebd3ec4 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
@@ -202,13 +202,13 @@ def print_data(score_lists, count_lists, metric="Exec ACCURACY"):
         default="../../pred_sql/pred_sql_bird_qwen14b_1212.sql",
     )
     args_parser.add_argument(
-        "--ground_truth_path", type=str, default="../../dbgpt_hub/data/bird/dev/dev.sql"
+        "--ground_truth_path", type=str, default="../../dbgpt_hub_sql/data/bird/dev/dev.sql"
     )
     args_parser.add_argument("--data_mode", type=str, default="dev")
     args_parser.add_argument(
         "--db_root_path",
         type=str,
-        default="../../dbgpt_hub/data/bird/dev/dev_databases/",
+        default="../../dbgpt_hub_sql/data/bird/dev/dev_databases/",
     )
     args_parser.add_argument("--num_cpus", type=int, default=1)
     args_parser.add_argument("--meta_time_out", type=float, default=30.0)
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py
index 0abbd7a4..5bd16fc3 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py
@@ -269,14 +269,14 @@ def load_model_and_tokenizer(
             require_version(
                 "bitsandbytes>=0.37.0", "To fix: pip install bitsandbytes>=0.37.0"
             )
-            config_kwargs["load_in_8bit"] = True
+            # config_kwargs["load_in_8bit"] = True
             config_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
 
         elif model_args.quantization_bit == 4:
             require_version(
                 "bitsandbytes>=0.39.0", "To fix: pip install bitsandbytes>=0.39.0"
             )
-            config_kwargs["load_in_4bit"] = True
+            # config_kwargs["load_in_4bit"] = True
             config_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig(
                 load_in_4bit=True,
                 bnb_4bit_compute_dtype=model_args.compute_dtype,
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py
index 1f0a04a1..f9a105cb 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py
@@ -16,9 +16,9 @@ def start_predict(
             "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/",
+            "checkpoint_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
+            "predict_file_path": "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json",
+            "predict_out_dir": "dbgpt_hub_sql/output/",
             "predicted_out_filename": "pred_sql.sql",
         }
     else:
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
index 2bf4b4fa..37c1d0a7 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
@@ -1,15 +1,15 @@
 # llama2 series
-python dbgpt_hub/train/export_model.py \
+python dbgpt_hub_sql/train/export_model.py \
     --model_name_or_path /home/LLM/CodeLlama-13b-Instruct-hf \
     --template llama2 \
     --finetuning_type lora \
-    --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \
-    --output_dir dbgpt_hub/output/codellama-13b-sql-sft \
+    --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \
+    --output_dir dbgpt_hub_sql/output/codellama-13b-sql-sft \
     --fp16
 
 
 ## Baichuan2
-# python dbgpt_hub/train/export_model.py \
+# python dbgpt_hub_sql/train/export_model.py \
 #     --model_name_or_path Your_base_model_path_like_Baichuan2-13B-Chat \
 #     --template Your_template_like_baichuan2_eval \
 #     --finetuning_type lora \
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
index e80e7760..a5600bdc 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
@@ -1,2 +1,2 @@
 # base spider dataset ,produce train and dev data 
-python dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py 
\ No newline at end of file
+python dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py 
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
index d4687da2..6f327a4a 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
@@ -1,17 +1,17 @@
 ## shijian llama2 test
 
 current_date=$(date +"%Y%m%d_%H%M")
-pred_log="dbgpt_hub/output/logs/pred_test_${current_date}.log"
+pred_log="dbgpt_hub_sql/output/logs/pred_test_${current_date}.log"
 start_time=$(date +%s)
 echo " Pred Start time: $(date -d @$start_time +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >>${pred_log}
 
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  python dbgpt_hub/predict/predict.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  python dbgpt_hub_sql/predict/predict.py \
     --model_name_or_path Your_download_CodeLlama-13b-Instruct-hf_path \
     --template llama2 \
     --finetuning_type lora \
-    --predicted_input_filename dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json \
-    --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \
-    --predicted_out_filename dbgpt_hub/output/pred/pred_codellama13b.sql >> ${pred_log}
+    --predicted_input_filename dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_dev.json \
+    --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \
+    --predicted_out_filename dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_codellama13b.sql >> ${pred_log}
 
 echo "############pred end###############" >>${pred_log}
 echo "pred End time: $(date)" >>${pred_log}
@@ -23,17 +23,17 @@ echo "Time elapsed: ${hour}  hour $min min " >>${pred_log}
 
 
 # # wangzai baichua2_eval test
-# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/predict/predict.py \
+# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/predict/predict.py \
 #     --model_name_or_path /home/model/Baichuan2-13B-Chat \
 #     --template baichuan2_eval \
 #     --quantization_bit 4 \
 #     --finetuning_type lora \
-#     --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/baichuan2-13b-qlora 
+#     --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/baichuan2-13b-qlora 
 
 
 ## wangzai codellama2_pred test a100
-# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  python dbgpt_hub/predict/predict.py \
+# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  python dbgpt_hub_sql/predict/predict.py \
 #     --model_name_or_path /home/model_files/codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf \
 #     --template llama2 \
 #     --finetuning_type lora \
-#     --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/code_llama_7b-qlora
\ No newline at end of file
+#     --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/code_llama_7b-qlora
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh
index ae9096d6..39d28473 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh
@@ -1,13 +1,13 @@
 wandb offline # Close wandb
 # a100 ,单卡
 current_date=$(date +"%Y%m%d_%H%M")
-train_log="dbgpt_hub/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log"
+train_log="dbgpt_hub_sql/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log"
 start_time=$(date +%s)
 echo " Train Start time: $(date -d @$start_time +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >>${train_log}
 
 # the default param set could be run in a server with one a100(40G) gpu, if your server not support the set,you can set smaller param such as  lora_rank and use qlora with quant 4 eg...
-deepspeed --num_gpus 4  dbgpt_hub/train/rm_train.py \
-    --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \
+deepspeed --num_gpus 4  dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py \
+    --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \
     --stage rm \
     --model_name_or_path /home/CPF/LLM/qwen-7b-chat \
     --do_train \
@@ -19,7 +19,7 @@ deepspeed --num_gpus 4  dbgpt_hub/train/rm_train.py \
     --template chatml \
     --lora_rank 64 \
     --lora_alpha 32 \
-    --output_dir dbgpt_hub/output/adapter/qwen-7b-rm-test \
+    --output_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/qwen-7b-rm-test \
     --overwrite_cache \
     --overwrite_output_dir \
     --per_device_train_batch_size 1 \
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
index 31b2da4e..05ae38a6 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
@@ -1,7 +1,7 @@
 wandb offline # Close wandb
 # a100 ,单卡
 current_date=$(date +"%Y%m%d_%H%M")
-train_log="dbgpt_hub/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log"
+train_log="dbgpt_hub_sql/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log"
 start_time=$(date +%s)
 echo " Train Start time: $(date -d @$start_time +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >>${train_log}
 
@@ -15,11 +15,11 @@ dataset="example_text2sql_train"
 if [ "$num_shot" -eq 1 ]; then
     dataset="example_text2sql_train_one_shot"
 fi
-model_name_or_path="Your_download_CodeLlama-13b-Instruct-hf_path"
-output_dir="dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora"
+model_name_or_path=${model_name_or_path-"codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf"}
+output_dir="dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora"
 
 # the default param set could be run in a server with one a100(40G) gpu, if your server not support the set,you can set smaller param such as  lora_rank and use qlora with quant 4 eg...
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/train/sft_train.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
     --model_name_or_path $model_name_or_path \
     --do_train \
     --dataset $dataset \
@@ -54,8 +54,8 @@ echo "Time elapsed: ${hour}  hour $min min " >>${train_log}
 
 
 # 多卡,deepseed启动,A100
-# deepspeed --num_gpus 2  dbgpt_hub/train/sft_train.py \
-#     --deepspeed dbgpt_hub/configs/stage2.json \
+# deepspeed --num_gpus 2  dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
+#     --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/stage2.json \
 #     --quantization_bit 4 \
 #     --model_name_or_path /home/model_files/Llama-2-13b-chat-hf \
 #     --do_train \
@@ -67,7 +67,7 @@ echo "Time elapsed: ${hour}  hour $min min " >>${train_log}
 #     --lora_rank 64 \
 #     --lora_alpha 32 \
 #     --lora_target q_proj,v_proj \
-#     --output_dir dbgpt_hub/output/adapter/llama2-13b-qlora_1024_epoch1_debug1008_withDeepseed_mulitCard \
+#     --output_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/llama2-13b-qlora_1024_epoch1_debug1008_withDeepseed_mulitCard \
 #     --overwrite_cache \
 #     --overwrite_output_dir \
 #     --per_device_train_batch_size 1 \
@@ -82,7 +82,7 @@ echo "Time elapsed: ${hour}  hour $min min " >>${train_log}
 
 
 # 多卡,deepseed,全量微调
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 #     --model_name_or_path CodeLlama-7b-Instruct-hf \
 #     --do_train \
@@ -90,7 +90,7 @@ echo "Time elapsed: ${hour}  hour $min min " >>${train_log}
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 #     --max_target_length 512 \
 #     --template llama2 \
-#     --output_dir dbgpt_hub/output/adapter/code-llama-7b-2048_epoch4_full \
+#     --output_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/code-llama-7b-2048_epoch4_full \
 #     --overwrite_cache \
 #     --overwrite_output_dir \
 #     --per_device_train_batch_size 4 \
@@ -101,4 +101,4 @@ echo "Time elapsed: ${hour}  hour $min min " >>${train_log}
 #     --num_train_epochs 4 \
 #     --plot_loss \
 #     --bf16 True\
-#     --deepspeed dbgpt_hub/configs/stage3.json 2>&1 | tee ${train_log}
+#     --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/stage3.json 2>&1 | tee ${train_log}
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index bb4fd232..c7c8d493 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py
@@ -23,7 +23,7 @@ def start_sft(
             "template": "llama2",
             "lora_rank": 64,
             "lora_alpha": 32,
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+            "output_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora",
             "overwrite_cache": True,
             "overwrite_output_dir": True,
             "per_device_train_batch_size": 1,
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/setup.py b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
index fa2e5cf7..3c52c586 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
@@ -35,6 +35,8 @@ def core_dependencies():
         "jieba>=0.42.1",
         "nltk>=3.8.1",
         "matplotlib>=3.8.1",
+        "bitsandbytes>=0.39.0",
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     ]
 
 

From ce478fac4c39d934a0e4d033f57925431bf6904c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: lorcanzhang <lorcanzhang@tencent.com>
Date: Sat, 22 Jun 2024 18:18:16 +0800
Subject: [PATCH 05/16] ner

---
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 6 files changed, 617 insertions(+), 7 deletions(-)
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 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py
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 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh

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zQ|xJM`LV6%??sBCY&KBj*Xt;|=uVG2xH-<62Q{Tx_252K0dEyhjrL+lGznA2n9do)
zGnY-IXs&?Zn0iwLb?hc#TI0srY`7OrpkOECXh_b_cBz0g^D1(}`Od{nt1->CLLt4j
zK(VYLI(G4xL!m~^Lv1t-91My28r5A?n49r5yj<f{PIr$`s`UKP#5=M{Y&!jH8|q5a
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z6`d-k=w;w&<z{YZ8~fn7Q=@Zu4U4@2*)<bh67i$(i_jJLmvbRBej!m%I)3d)orQd{
zlu*9quu!T}L@AToa1s?@lG1IkIDs_uDN%>Z6qa6&MeY#RkcA9dDhu{{0?BtnvX^-{
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z3Zz#fof=^326S-e<NdYIPEvD16~L3LA_1DJf9gdQD4(mAkHBq;+%5Rfn`qH{aTz=J
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zL#W(zV6s6NRt~eLvL*?lI6LBx1~<%&fM!1;PH$8#jGxr7cMU<Wk9mL)I_CoHj$u-R
z(Yg|W8f)F=m<ei@$jyzlpM<JsitNp9gI)a!MlR2CBI_cUF1XfTUcU=Wi3xMyB5hYj
z7R0VY-LpX%8KJgr!Si$^`|<HIPE9oiyRiR3U>1+kL?5~ES%TT!%9zuegl6TfDMuXQ
z`37{*Znnc-S@htugh8VxTVTthc{cEhEB=k1xYjjuq1P#TAF_fm^ldKNy&<&^Vcz|T
z?@U!ua=#XS#JY5qEOH=4K_x@`XDEICx(hEDX~i1kMugn{egz^e3;<X<TWGsEySVe2
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zQXq0v_pkvv0{_|z{4W8K(<t|94A=mwJyQVH-{@c055mX#Q@}6BceeooJ>2>JZ2qT|
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literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
index 742a90e4..227a929e 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
@@ -3,6 +3,11 @@
 from typing import Optional
 
 
+import os
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Optional
+
+
 @dataclass
 class DataArguments:
     dataset: str = field(
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
index e33ba3a7..a052a1d5 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
@@ -12,6 +12,46 @@ class NLUTrainingArguments(TrainingArguments):
             "help": "The output directory where the model predictions and checkpoints will be written."
         },
     )
+    num_train_epochs: int = field(
+        default=5
+        metadata={
+            "help": "Specify number of epochs, default 10"
+        }
+    )
+    per_device_train_batch_size: int = field(
+        default=8,
+        metadata={
+            "help": "Specify number of batch size, default 8"
+        }
+    )
+    learning_rate: float = field(
+        default=1e-4,
+        metadata={
+            "help": "Specify learning rate, default 1e-4"
+        }
+    )
+    weight_decay: float = field(
+        default=0.01,
+        metadata={
+            "help": "Specify weight decay, default 0.01"
+        }
+    )
+    do_train: bool = field(
+        default=True,
+        metadata={"help": "Whether to run training."}
+    )
+    evaluation_strategy: str = field(
+        default="epoch",
+        metadata={"help": "The evaluation strategy to use."},
+    )
+    save_strategy: str = field(
+        default="epoch",
+        metadata={"help": "The save strategy to use."},
+    )
+    load_best_model_at_end: bool = field(
+        default=True,
+        metadata={"help": "Whether to load the best model at the end of training."},
+    )
 
 
 @dataclass
@@ -31,13 +71,6 @@ class ModelArguments:
         },
     )
 
-    model_name_or_path: str = field(
-        default=None,
-        metadata={
-            "help": "Path to pretrained model or model identifier from huggingface.co/models"
-        },
-    )
-
     config_name: Optional[str] = field(
         default=None,
         metadata={
@@ -75,3 +108,20 @@ class ModelArguments:
             "with private models)."
         },
     )
+
+    lora_r: int = field(
+        default=8,
+        metadata={"help": "Lora R dimension"},
+    )
+    lora_alpha: int = field(
+        default=32,
+        metadata={"help": "Lora alpha parameter"},
+    )
+    lora_dropout: float = field(
+        default=0.1,
+        metadata={"help": "Lora dropout probability"},
+    )
+    max_length: int = field(
+        default=512,
+        metadata={"help": "Maximum input sequence length"},
+    )
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py
new file mode 100644
index 00000000..587088e3
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py
@@ -0,0 +1,405 @@
+from transformers.models.qwen2.modeling_qwen2 import *
+from transformers.modeling_attn_mask_utils import  _prepare_4d_causal_attention_mask, _prepare_4d_causal_attention_mask_for_sdpa
+from transformers.modeling_outputs import TokenClassifierOutput
+import os
+import logging
+
+# set start index, default is 0. If set to -1, it will disable BiLLM.
+START_INDEX = int(os.getenv('START_INDEX', 0))
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger('dbgpt_hub_nlu.model.qwen')
+
+
+class Qwen2Model(Qwen2PreTrainedModel):
+    """
+    Transformer decoder consisting of *config.num_hidden_layers* layers. Each layer is a [`Qwen2DecoderLayer`]
+
+    Args:
+        config: Qwen2Config
+    """
+
+    def __init__(self, config: Qwen2Config):
+        super().__init__(config)
+        self.padding_idx = config.pad_token_id
+        self.vocab_size = config.vocab_size
+
+        self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx)
+        self.bidirectionas = [START_INDEX > -1 and layer_idx >= START_INDEX
+                              for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
+        self.layers = nn.ModuleList(
+            [Qwen2DecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
+        )
+        self._attn_implementation = config._attn_implementation
+        self.norm = Qwen2RMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps)
+
+        self.gradient_checkpointing = False
+        # Initialize weights and apply final processing
+        self.post_init()
+        if START_INDEX > -1:
+            logger.info(f'Here is the Qwen2 model! START_INDEX={START_INDEX}')
+        else:
+            logger.info(f'START_INDEX={START_INDEX}')
+
+    def get_input_embeddings(self):
+        return self.embed_tokens
+
+    def set_input_embeddings(self, value):
+        self.embed_tokens = value
+
+    @add_start_docstrings_to_model_forward(QWEN2_INPUTS_DOCSTRING)
+    def forward(
+        self,
+        input_ids: torch.LongTensor = None,
+        attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
+        position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None,
+        past_key_values: Optional[List[torch.FloatTensor]] = None,
+        inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None,
+        use_cache: Optional[bool] = None,
+        output_attentions: Optional[bool] = None,
+        output_hidden_states: Optional[bool] = None,
+        return_dict: Optional[bool] = None,
+    ) -> Union[Tuple, BaseModelOutputWithPast]:
+        output_attentions = output_attentions if output_attentions is not None else self.config.output_attentions
+        output_hidden_states = (
+            output_hidden_states if output_hidden_states is not None else self.config.output_hidden_states
+        )
+        use_cache = use_cache if use_cache is not None else self.config.use_cache
+
+        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+
+        # retrieve input_ids and inputs_embeds
+        if input_ids is not None and inputs_embeds is not None:
+            raise ValueError("You cannot specify both decoder_input_ids and decoder_inputs_embeds at the same time")
+        elif input_ids is not None:
+            batch_size, seq_length = input_ids.shape
+        elif inputs_embeds is not None:
+            batch_size, seq_length, _ = inputs_embeds.shape
+        else:
+            raise ValueError("You have to specify either decoder_input_ids or decoder_inputs_embeds")
+
+        if self.gradient_checkpointing and self.training:
+            if use_cache:
+                logger.warning_once(
+                    "`use_cache=True` is incompatible with gradient checkpointing. Setting `use_cache=False`..."
+                )
+                use_cache = False
+
+        past_key_values_length = 0
+
+        if use_cache:
+            use_legacy_cache = not isinstance(past_key_values, Cache)
+            if use_legacy_cache:
+                past_key_values = DynamicCache.from_legacy_cache(past_key_values)
+            past_key_values_length = past_key_values.get_usable_length(seq_length)
+
+        if position_ids is None:
+            device = input_ids.device if input_ids is not None else inputs_embeds.device
+            position_ids = torch.arange(
+                past_key_values_length, seq_length + past_key_values_length, dtype=torch.long, device=device
+            )
+            position_ids = position_ids.unsqueeze(0).view(-1, seq_length)
+        else:
+            position_ids = position_ids.view(-1, seq_length).long()
+
+        if inputs_embeds is None:
+            inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids)
+
+        if attention_mask is not None and self._attn_implementation == "flash_attention_2" and use_cache:
+            is_padding_right = attention_mask[:, -1].sum().item() != batch_size
+            if is_padding_right:
+                raise ValueError(
+                    "You are attempting to perform batched generation with padding_side='right'"
+                    " this may lead to unexpected behaviour for Flash Attention version of Qwen2. Make sure to "
+                    " call `tokenizer.padding_side  = 'left'` before tokenizing the input. "
+                )
+
+        if self._attn_implementation == "flash_attention_2":
+            # 2d mask is passed through the layers
+            attention_mask = attention_mask if (attention_mask is not None and 0 in attention_mask) else None
+        elif self._attn_implementation == "sdpa" and not output_attentions:
+            # output_attentions=True can not be supported when using SDPA, and we fall back on
+            # the manual implementation that requires a 4D causal mask in all cases.
+            attention_mask = _prepare_4d_causal_attention_mask_for_sdpa(
+                attention_mask,
+                (batch_size, seq_length),
+                inputs_embeds,
+                past_key_values_length,
+            )
+        else:
+            # 4d mask is passed through the layers
+            attention_mask = _prepare_4d_causal_attention_mask(
+                attention_mask,
+                (batch_size, seq_length),
+                inputs_embeds,
+                past_key_values_length,
+                sliding_window=self.config.sliding_window,
+            )
+        bi_attention_mask = torch.zeros_like(attention_mask) if attention_mask is not None else None
+
+        hidden_states = inputs_embeds
+
+        # decoder layers
+        all_hidden_states = () if output_hidden_states else None
+        all_self_attns = () if output_attentions else None
+        next_decoder_cache = None
+
+        for is_bidirectional, decoder_layer in zip(self.bidirectionas, self.layers):
+            if output_hidden_states:
+                all_hidden_states += (hidden_states,)
+
+            if self.gradient_checkpointing and self.training:
+                layer_outputs = self._gradient_checkpointing_func(
+                    decoder_layer.__call__,
+                    hidden_states,
+                    bi_attention_mask if is_bidirectional else attention_mask,
+                    position_ids,
+                    past_key_values,
+                    output_attentions,
+                    use_cache,
+                )
+            else:
+                layer_outputs = decoder_layer(
+                    hidden_states,
+                    attention_mask=bi_attention_mask if is_bidirectional else attention_mask,
+                    position_ids=position_ids,
+                    past_key_value=past_key_values,
+                    output_attentions=output_attentions,
+                    use_cache=use_cache,
+                )
+
+            hidden_states = layer_outputs[0]
+
+            if use_cache:
+                next_decoder_cache = layer_outputs[2 if output_attentions else 1]
+
+            if output_attentions:
+                all_self_attns += (layer_outputs[1],)
+
+        hidden_states = self.norm(hidden_states)
+
+        # add hidden states from the last decoder layer
+        if output_hidden_states:
+            all_hidden_states += (hidden_states,)
+
+        next_cache = None
+        if use_cache:
+            next_cache = next_decoder_cache.to_legacy_cache() if use_legacy_cache else next_decoder_cache
+
+        if not return_dict:
+            return tuple(v for v in [hidden_states, next_cache, all_hidden_states, all_self_attns] if v is not None)
+        return BaseModelOutputWithPast(
+            last_hidden_state=hidden_states,
+            past_key_values=next_cache,
+            hidden_states=all_hidden_states,
+            attentions=all_self_attns,
+        )
+
+
+
+
+@add_start_docstrings(
+    """
+    The Qwen2 Model transformer with a sequence classification head on top (linear layer).
+
+    [`Qwen2ForSequenceClassification`] uses the last token in order to do the classification, as other causal models
+    (e.g. GPT-2) do.
+
+    Since it does classification on the last token, it requires to know the position of the last token. If a
+    `pad_token_id` is defined in the configuration, it finds the last token that is not a padding token in each row. If
+    no `pad_token_id` is defined, it simply takes the last value in each row of the batch. Since it cannot guess the
+    padding tokens when `inputs_embeds` are passed instead of `input_ids`, it does the same (take the last value in
+    each row of the batch).
+    """,
+    QWEN2_START_DOCSTRING,
+)
+class Qwen2ForSequenceClassification(Qwen2PreTrainedModel):
+    def __init__(self, config):
+        super().__init__(config)
+        self.num_labels = config.num_labels
+        self.model = Qwen2Model(config)
+        self.score = nn.Linear(config.hidden_size, self.num_labels, bias=False)
+
+        # Initialize weights and apply final processing
+        self.post_init()
+
+    def get_input_embeddings(self):
+        return self.model.embed_tokens
+
+    def set_input_embeddings(self, value):
+        self.model.embed_tokens = value
+
+    @add_start_docstrings_to_model_forward(QWEN2_INPUTS_DOCSTRING)
+    def forward(
+        self,
+        input_ids: torch.LongTensor = None,
+        attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
+        position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None,
+        past_key_values: Optional[List[torch.FloatTensor]] = None,
+        inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None,
+        labels: Optional[torch.LongTensor] = None,
+        use_cache: Optional[bool] = None,
+        output_attentions: Optional[bool] = None,
+        output_hidden_states: Optional[bool] = None,
+        return_dict: Optional[bool] = None,
+    ) -> Union[Tuple, SequenceClassifierOutputWithPast]:
+        r"""
+        labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size,)`, *optional*):
+            Labels for computing the sequence classification/regression loss. Indices should be in `[0, ...,
+            config.num_labels - 1]`. If `config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss), If
+            `config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy).
+        """
+        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+
+        transformer_outputs = self.model(
+            input_ids,
+            attention_mask=attention_mask,
+            position_ids=position_ids,
+            past_key_values=past_key_values,
+            inputs_embeds=inputs_embeds,
+            use_cache=use_cache,
+            output_attentions=output_attentions,
+            output_hidden_states=output_hidden_states,
+            return_dict=return_dict,
+        )
+        hidden_states = transformer_outputs[0]
+        logits = self.score(hidden_states)
+
+        if input_ids is not None:
+            batch_size = input_ids.shape[0]
+        else:
+            batch_size = inputs_embeds.shape[0]
+
+        if self.config.pad_token_id is None and batch_size != 1:
+            raise ValueError("Cannot handle batch sizes > 1 if no padding token is defined.")
+        if self.config.pad_token_id is None:
+            sequence_lengths = -1
+        else:
+            if input_ids is not None:
+                # if no pad token found, use modulo instead of reverse indexing for ONNX compatibility
+                sequence_lengths = torch.eq(input_ids, self.config.pad_token_id).int().argmax(-1) - 1
+                sequence_lengths = sequence_lengths % input_ids.shape[-1]
+                sequence_lengths = sequence_lengths.to(logits.device)
+            else:
+                sequence_lengths = -1
+
+        pooled_logits = logits[torch.arange(batch_size, device=logits.device), sequence_lengths]
+
+        loss = None
+        if labels is not None:
+            labels = labels.to(logits.device)
+            if self.config.problem_type is None:
+                if self.num_labels == 1:
+                    self.config.problem_type = "regression"
+                elif self.num_labels > 1 and (labels.dtype == torch.long or labels.dtype == torch.int):
+                    self.config.problem_type = "single_label_classification"
+                else:
+                    self.config.problem_type = "multi_label_classification"
+
+            if self.config.problem_type == "regression":
+                loss_fct = MSELoss()
+                if self.num_labels == 1:
+                    loss = loss_fct(pooled_logits.squeeze(), labels.squeeze())
+                else:
+                    loss = loss_fct(pooled_logits, labels)
+            elif self.config.problem_type == "single_label_classification":
+                loss_fct = CrossEntropyLoss()
+                loss = loss_fct(pooled_logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
+            elif self.config.problem_type == "multi_label_classification":
+                loss_fct = BCEWithLogitsLoss()
+                loss = loss_fct(pooled_logits, labels)
+        if not return_dict:
+            output = (pooled_logits,) + transformer_outputs[1:]
+            return ((loss,) + output) if loss is not None else output
+
+        return SequenceClassifierOutputWithPast(
+            loss=loss,
+            logits=pooled_logits,
+            past_key_values=transformer_outputs.past_key_values,
+            hidden_states=transformer_outputs.hidden_states,
+            attentions=transformer_outputs.attentions,
+        )
+
+
+@add_start_docstrings(
+    """
+    The Qwen2 Model transformer with a token classification head on top (linear layer).
+    """,
+    QWEN2_START_DOCSTRING,
+)
+class Qwen2ForTokenClassification(Qwen2PreTrainedModel):
+    def __init__(self, config):
+        super().__init__(config)
+        self.num_labels = config.num_labels
+        self.model = Qwen2Model(config)
+        if hasattr(config, "classifier_dropout") and config.classifier_dropout is not None:
+            classifier_dropout = config.classifier_dropout
+        elif hasattr(config, "hidden_dropout") and config.hidden_dropout is not None:
+            classifier_dropout = config.hidden_dropout
+        else:
+            classifier_dropout = 0.1
+        self.dropout = nn.Dropout(classifier_dropout)
+        self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)
+
+        # Initialize weights and apply final processing
+        self.post_init()
+
+    def get_input_embeddings(self):
+        return self.model.embed_tokens
+
+    def set_input_embeddings(self, value):
+        self.model.embed_tokens = value
+
+    @add_start_docstrings_to_model_forward(QWEN2_INPUTS_DOCSTRING)
+    def forward(
+        self,
+        input_ids: torch.LongTensor = None,
+        attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
+        position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None,
+        past_key_values: Optional[List[torch.FloatTensor]] = None,
+        inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None,
+        labels: Optional[torch.LongTensor] = None,
+        use_cache: Optional[bool] = None,
+        output_attentions: Optional[bool] = None,
+        output_hidden_states: Optional[bool] = None,
+        return_dict: Optional[bool] = None,
+    ) -> Union[Tuple, TokenClassifierOutput]:
+        r"""
+        labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size,)`, *optional*):
+            Labels for computing the sequence classification/regression loss. Indices should be in `[0, ...,
+            config.num_labels - 1]`. If `config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss), If
+            `config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy).
+        """
+        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+
+        outputs = self.model(
+            input_ids,
+            attention_mask=attention_mask,
+            position_ids=position_ids,
+            past_key_values=past_key_values,
+            inputs_embeds=inputs_embeds,
+            use_cache=use_cache,
+            output_attentions=output_attentions,
+            output_hidden_states=output_hidden_states,
+            return_dict=return_dict,
+        )
+        sequence_output = outputs[0]
+
+        sequence_output = self.dropout(sequence_output)
+        logits = self.classifier(sequence_output)
+
+        loss = None
+        if labels is not None:
+            loss_fct = CrossEntropyLoss()
+            loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
+
+        if not return_dict:
+            output = (logits,) + outputs[2:]
+            return ((loss,) + output) if loss is not None else output
+
+        return TokenClassifierOutput(
+            loss=loss,
+            logits=logits,
+            hidden_states=outputs.hidden_states,
+            attentions=outputs.attentions,
+        )
\ No newline at end of file
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
new file mode 100644
index 00000000..f2d299b0
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
@@ -0,0 +1,144 @@
+import torch
+import ast
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import evaluate
+from datasets import Dataset
+from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForTokenClassification, Trainer, HfArgumentParser, pipeline
+from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType, PeftConfig, PeftModel
+from model.qwen import Qwen2ForTokenClassification
+from config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
+from config.dataset import DataArguments, InferArguments
+
+def get_device():
+    return torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+
+def load_tokenizer(base_model_name_or_path):
+    return AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path)
+
+def load_dataset_from_excel(file_path):
+    df = pd.read_excel(file_path)
+    df['tokens'] = df['tokens'].apply(ast.literal_eval)
+    df['labels'] = df['labels'].apply(ast.literal_eval)
+    df['ner_tags'] = df['ner_tags'].apply(ast.literal_eval)
+    dataset_dict = {
+        "tokens": df["tokens"].tolist(),
+        "labels": df["labels"].tolist(),
+        "ner_tags": df["ner_tags"].tolist()
+    }
+    return Dataset.from_dict(dataset_dict).train_test_split(test_size=0.2)
+
+def prepare_model(args, label2id, id2label):
+    model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained(
+        args.base_model_name_or_path, num_labels=len(label2id), id2label=id2label, label2id=label2id
+    ).bfloat16()
+
+    peft_config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.TOKEN_CLS, inference_mode=False,
+        r=args.lora_r, lora_alpha=args.lora_alpha, lora_dropout=args.lora_dropout,
+        target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "up_proj", "gate_proj", "down_proj"]
+    )
+
+    return get_peft_model(model, peft_config)
+
+def tokenize_and_align_labels(examples, tokenizer, max_length):
+    tokenized_inputs = tokenizer(
+        examples["tokens"], is_split_into_words=True, padding='longest', max_length=max_length, truncation=True
+    )
+    labels = []
+    for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]):
+        word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)
+        previous_word_idx = None
+        label_ids = []
+        for word_idx in word_ids:
+            if word_idx is None:
+                label_ids.append(-100)
+            elif word_idx != previous_word_idx:
+                label_ids.append(label[word_idx])
+            else:
+                label_ids.append(-100)
+            previous_word_idx = word_idx
+        labels.append(label_ids)
+    tokenized_inputs["labels"] = labels
+    return tokenized_inputs
+
+def compute_metrics(p, label_list, seqeval):
+    predictions, labels = p
+    predictions = np.argmax(predictions, axis=2)
+    true_predictions = [
+        [label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
+        for prediction, label in zip(predictions, labels)
+    ]
+    true_labels = [
+        [label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
+        for prediction, label in zip(predictions, labels)
+    ]
+    results = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels)
+    return {
+        "precision": results["overall_precision"],
+        "recall": results["overall_recall"],
+        "f1": results["overall_f1"],
+        "accuracy": results["overall_accuracy"],
+    }
+
+def main():
+    parser = HfArgumentParser((ModelArguments, NLUTrainingArguments, DataArguments, InferArguments))
+    model_args, training_args, data_args, infer_args = parser.parse_args_into_dataclasses()
+    
+    device = get_device()
+    print(f'Using device: {device}')
+
+    tokenizer = load_tokenizer(model_args.base_model_name_or_path)
+    seqeval = evaluate.load("seqeval")
+
+    if data_args.dataset == 'ner':
+        label2id = {
+            'O': 0, 'B-CONT': 1, 'I-CONT': 2, 'B-EDU': 3, 'I-EDU': 4, 'B-LOC': 5, 'I-LOC': 6,
+            'B-NAME': 7, 'I-NAME': 8, 'B-ORG': 9, 'I-ORG': 10, 'B-PRO': 11, 'I-PRO': 12,
+            'B-RACE': 13, 'I-RACE': 14, 'B-TITLE': 15, 'I-TITLE': 16
+        }
+        ds = load_dataset_from_excel('./datasets/financial_report/data/ner.xlsx')
+    else:
+        raise NotImplementedError
+
+    id2label = {v: k for k, v in label2id.items()}
+    label_list = list(label2id.keys())
+
+    if training_args.do_train:
+        model = prepare_model(model_args, label2id, id2label)
+        model.print_trainable_parameters()
+
+        tokenized_ds = ds.map(lambda x: tokenize_and_align_labels(x, tokenizer, model_args.max_length), batched=True)
+        data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)
+
+        trainer = Trainer(
+            model=model,
+            args=training_args,
+            train_dataset=tokenized_ds["train"],
+            eval_dataset=tokenized_ds["test"],
+            tokenizer=tokenizer,
+            data_collator=data_collator,
+            compute_metrics=compute_metrics,
+        )
+  
+        trainer.train()
+
+    if infer_args.do_infer:
+        adapter_path = './output/checkpoint-500'
+        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_path)
+        peft_config = PeftConfig.from_pretrained(adapter_path)
+        model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained(
+            peft_config.base_model_name_or_path,
+            num_labels=len(label2id), id2label=id2label, label2id=label2id
+        )
+        model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_path)
+        # merge and unload is necessary for inference
+        model = model.merge_and_unload()
+
+        token_classifier = pipeline("token-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")
+        sentence = "康希诺生物股份公司在2020年的资产负债比率具体是多少?"
+        tokens = token_classifier(sentence)
+        print(tokens)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh
new file mode 100644
index 00000000..ce7e7532
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh
@@ -0,0 +1,6 @@
+
+START_INDEX=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./dbgpt_hub_nlu/ner.py \
+--base_model_name_or_path /mnt/c/work/github/FinAgent/model/Qwen2-1.5B-Instruct \
+--dataset ner \
+
+

From c0d663c0aa5b382989584fc665c0abff8d6f4b79 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: lorcanzhang <lorcanzhang@tencent.com>
Date: Sat, 22 Jun 2024 18:31:20 +0800
Subject: [PATCH 06/16] Feat: Add ner task, using qwen-1.5b LLM

---
 .../dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py           |   5 -
 .../dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py        |  27 +---
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py | 131 +++++++++++++-----
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py        | 126 ++++++++++++-----
 .../dbgpt_hub_sql/configs/config.py           |   4 +-
 .../dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py     |   4 +-
 src/dbgpt-hub-sql/setup.py                    |   2 +-
 7 files changed, 204 insertions(+), 95 deletions(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
index 227a929e..742a90e4 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
@@ -3,11 +3,6 @@
 from typing import Optional
 
 
-import os
-from dataclasses import dataclass, field
-from typing import Optional
-
-
 @dataclass
 class DataArguments:
     dataset: str = field(
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
index a052a1d5..28516785 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
@@ -13,33 +13,18 @@ class NLUTrainingArguments(TrainingArguments):
         },
     )
     num_train_epochs: int = field(
-        default=5
-        metadata={
-            "help": "Specify number of epochs, default 10"
-        }
+        default=5, metadata={"help": "Specify number of epochs, default 5"}
     )
     per_device_train_batch_size: int = field(
-        default=8,
-        metadata={
-            "help": "Specify number of batch size, default 8"
-        }
+        default=8, metadata={"help": "Specify number of batch size, default 8"}
     )
     learning_rate: float = field(
-        default=1e-4,
-        metadata={
-            "help": "Specify learning rate, default 1e-4"
-        }
+        default=1e-4, metadata={"help": "Specify learning rate, default 1e-4"}
     )
     weight_decay: float = field(
-        default=0.01,
-        metadata={
-            "help": "Specify weight decay, default 0.01"
-        }
-    )
-    do_train: bool = field(
-        default=True,
-        metadata={"help": "Whether to run training."}
+        default=0.01, metadata={"help": "Specify weight decay, default 0.01"}
     )
+    do_train: bool = field(default=True, metadata={"help": "Whether to run training."})
     evaluation_strategy: str = field(
         default="epoch",
         metadata={"help": "The evaluation strategy to use."},
@@ -124,4 +109,4 @@ class ModelArguments:
     max_length: int = field(
         default=512,
         metadata={"help": "Maximum input sequence length"},
-    )
\ No newline at end of file
+    )
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py
index 587088e3..3255f956 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py
@@ -1,14 +1,18 @@
-from transformers.models.qwen2.modeling_qwen2 import *
-from transformers.modeling_attn_mask_utils import  _prepare_4d_causal_attention_mask, _prepare_4d_causal_attention_mask_for_sdpa
-from transformers.modeling_outputs import TokenClassifierOutput
-import os
 import logging
+import os
+
+from transformers.modeling_attn_mask_utils import (
+    _prepare_4d_causal_attention_mask,
+    _prepare_4d_causal_attention_mask_for_sdpa,
+)
+from transformers.modeling_outputs import TokenClassifierOutput
+from transformers.models.qwen2.modeling_qwen2 import *
 
 # set start index, default is 0. If set to -1, it will disable BiLLM.
-START_INDEX = int(os.getenv('START_INDEX', 0))
+START_INDEX = int(os.getenv("START_INDEX", 0))
 
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-logger = logging.getLogger('dbgpt_hub_nlu.model.qwen')
+logger = logging.getLogger("dbgpt_hub_nlu.model.qwen")
 
 
 class Qwen2Model(Qwen2PreTrainedModel):
@@ -24,11 +28,18 @@ def __init__(self, config: Qwen2Config):
         self.padding_idx = config.pad_token_id
         self.vocab_size = config.vocab_size
 
-        self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx)
-        self.bidirectionas = [START_INDEX > -1 and layer_idx >= START_INDEX
-                              for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
+        self.embed_tokens = nn.Embedding(
+            config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx
+        )
+        self.bidirectionas = [
+            START_INDEX > -1 and layer_idx >= START_INDEX
+            for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)
+        ]
         self.layers = nn.ModuleList(
-            [Qwen2DecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
+            [
+                Qwen2DecoderLayer(config, layer_idx)
+                for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)
+            ]
         )
         self._attn_implementation = config._attn_implementation
         self.norm = Qwen2RMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps)
@@ -37,9 +48,9 @@ def __init__(self, config: Qwen2Config):
         # Initialize weights and apply final processing
         self.post_init()
         if START_INDEX > -1:
-            logger.info(f'Here is the Qwen2 model! START_INDEX={START_INDEX}')
+            logger.info(f"Here is the Qwen2 model! START_INDEX={START_INDEX}")
         else:
-            logger.info(f'START_INDEX={START_INDEX}')
+            logger.info(f"START_INDEX={START_INDEX}")
 
     def get_input_embeddings(self):
         return self.embed_tokens
@@ -60,23 +71,35 @@ def forward(
         output_hidden_states: Optional[bool] = None,
         return_dict: Optional[bool] = None,
     ) -> Union[Tuple, BaseModelOutputWithPast]:
-        output_attentions = output_attentions if output_attentions is not None else self.config.output_attentions
+        output_attentions = (
+            output_attentions
+            if output_attentions is not None
+            else self.config.output_attentions
+        )
         output_hidden_states = (
-            output_hidden_states if output_hidden_states is not None else self.config.output_hidden_states
+            output_hidden_states
+            if output_hidden_states is not None
+            else self.config.output_hidden_states
         )
         use_cache = use_cache if use_cache is not None else self.config.use_cache
 
-        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+        return_dict = (
+            return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+        )
 
         # retrieve input_ids and inputs_embeds
         if input_ids is not None and inputs_embeds is not None:
-            raise ValueError("You cannot specify both decoder_input_ids and decoder_inputs_embeds at the same time")
+            raise ValueError(
+                "You cannot specify both decoder_input_ids and decoder_inputs_embeds at the same time"
+            )
         elif input_ids is not None:
             batch_size, seq_length = input_ids.shape
         elif inputs_embeds is not None:
             batch_size, seq_length, _ = inputs_embeds.shape
         else:
-            raise ValueError("You have to specify either decoder_input_ids or decoder_inputs_embeds")
+            raise ValueError(
+                "You have to specify either decoder_input_ids or decoder_inputs_embeds"
+            )
 
         if self.gradient_checkpointing and self.training:
             if use_cache:
@@ -96,7 +119,10 @@ def forward(
         if position_ids is None:
             device = input_ids.device if input_ids is not None else inputs_embeds.device
             position_ids = torch.arange(
-                past_key_values_length, seq_length + past_key_values_length, dtype=torch.long, device=device
+                past_key_values_length,
+                seq_length + past_key_values_length,
+                dtype=torch.long,
+                device=device,
             )
             position_ids = position_ids.unsqueeze(0).view(-1, seq_length)
         else:
@@ -105,7 +131,11 @@ def forward(
         if inputs_embeds is None:
             inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids)
 
-        if attention_mask is not None and self._attn_implementation == "flash_attention_2" and use_cache:
+        if (
+            attention_mask is not None
+            and self._attn_implementation == "flash_attention_2"
+            and use_cache
+        ):
             is_padding_right = attention_mask[:, -1].sum().item() != batch_size
             if is_padding_right:
                 raise ValueError(
@@ -116,7 +146,11 @@ def forward(
 
         if self._attn_implementation == "flash_attention_2":
             # 2d mask is passed through the layers
-            attention_mask = attention_mask if (attention_mask is not None and 0 in attention_mask) else None
+            attention_mask = (
+                attention_mask
+                if (attention_mask is not None and 0 in attention_mask)
+                else None
+            )
         elif self._attn_implementation == "sdpa" and not output_attentions:
             # output_attentions=True can not be supported when using SDPA, and we fall back on
             # the manual implementation that requires a 4D causal mask in all cases.
@@ -135,7 +169,9 @@ def forward(
                 past_key_values_length,
                 sliding_window=self.config.sliding_window,
             )
-        bi_attention_mask = torch.zeros_like(attention_mask) if attention_mask is not None else None
+        bi_attention_mask = (
+            torch.zeros_like(attention_mask) if attention_mask is not None else None
+        )
 
         hidden_states = inputs_embeds
 
@@ -161,7 +197,9 @@ def forward(
             else:
                 layer_outputs = decoder_layer(
                     hidden_states,
-                    attention_mask=bi_attention_mask if is_bidirectional else attention_mask,
+                    attention_mask=bi_attention_mask
+                    if is_bidirectional
+                    else attention_mask,
                     position_ids=position_ids,
                     past_key_value=past_key_values,
                     output_attentions=output_attentions,
@@ -184,10 +222,18 @@ def forward(
 
         next_cache = None
         if use_cache:
-            next_cache = next_decoder_cache.to_legacy_cache() if use_legacy_cache else next_decoder_cache
+            next_cache = (
+                next_decoder_cache.to_legacy_cache()
+                if use_legacy_cache
+                else next_decoder_cache
+            )
 
         if not return_dict:
-            return tuple(v for v in [hidden_states, next_cache, all_hidden_states, all_self_attns] if v is not None)
+            return tuple(
+                v
+                for v in [hidden_states, next_cache, all_hidden_states, all_self_attns]
+                if v is not None
+            )
         return BaseModelOutputWithPast(
             last_hidden_state=hidden_states,
             past_key_values=next_cache,
@@ -196,8 +242,6 @@ def forward(
         )
 
 
-
-
 @add_start_docstrings(
     """
     The Qwen2 Model transformer with a sequence classification head on top (linear layer).
@@ -249,7 +293,9 @@ def forward(
             config.num_labels - 1]`. If `config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss), If
             `config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy).
         """
-        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+        return_dict = (
+            return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+        )
 
         transformer_outputs = self.model(
             input_ids,
@@ -271,19 +317,25 @@ def forward(
             batch_size = inputs_embeds.shape[0]
 
         if self.config.pad_token_id is None and batch_size != 1:
-            raise ValueError("Cannot handle batch sizes > 1 if no padding token is defined.")
+            raise ValueError(
+                "Cannot handle batch sizes > 1 if no padding token is defined."
+            )
         if self.config.pad_token_id is None:
             sequence_lengths = -1
         else:
             if input_ids is not None:
                 # if no pad token found, use modulo instead of reverse indexing for ONNX compatibility
-                sequence_lengths = torch.eq(input_ids, self.config.pad_token_id).int().argmax(-1) - 1
+                sequence_lengths = (
+                    torch.eq(input_ids, self.config.pad_token_id).int().argmax(-1) - 1
+                )
                 sequence_lengths = sequence_lengths % input_ids.shape[-1]
                 sequence_lengths = sequence_lengths.to(logits.device)
             else:
                 sequence_lengths = -1
 
-        pooled_logits = logits[torch.arange(batch_size, device=logits.device), sequence_lengths]
+        pooled_logits = logits[
+            torch.arange(batch_size, device=logits.device), sequence_lengths
+        ]
 
         loss = None
         if labels is not None:
@@ -291,7 +343,9 @@ def forward(
             if self.config.problem_type is None:
                 if self.num_labels == 1:
                     self.config.problem_type = "regression"
-                elif self.num_labels > 1 and (labels.dtype == torch.long or labels.dtype == torch.int):
+                elif self.num_labels > 1 and (
+                    labels.dtype == torch.long or labels.dtype == torch.int
+                ):
                     self.config.problem_type = "single_label_classification"
                 else:
                     self.config.problem_type = "multi_label_classification"
@@ -304,7 +358,9 @@ def forward(
                     loss = loss_fct(pooled_logits, labels)
             elif self.config.problem_type == "single_label_classification":
                 loss_fct = CrossEntropyLoss()
-                loss = loss_fct(pooled_logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
+                loss = loss_fct(
+                    pooled_logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1)
+                )
             elif self.config.problem_type == "multi_label_classification":
                 loss_fct = BCEWithLogitsLoss()
                 loss = loss_fct(pooled_logits, labels)
@@ -332,7 +388,10 @@ def __init__(self, config):
         super().__init__(config)
         self.num_labels = config.num_labels
         self.model = Qwen2Model(config)
-        if hasattr(config, "classifier_dropout") and config.classifier_dropout is not None:
+        if (
+            hasattr(config, "classifier_dropout")
+            and config.classifier_dropout is not None
+        ):
             classifier_dropout = config.classifier_dropout
         elif hasattr(config, "hidden_dropout") and config.hidden_dropout is not None:
             classifier_dropout = config.hidden_dropout
@@ -370,7 +429,9 @@ def forward(
             config.num_labels - 1]`. If `config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss), If
             `config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy).
         """
-        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+        return_dict = (
+            return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
+        )
 
         outputs = self.model(
             input_ids,
@@ -402,4 +463,4 @@ def forward(
             logits=logits,
             hidden_states=outputs.hidden_states,
             attentions=outputs.attentions,
-        )
\ No newline at end of file
+        )
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
index f2d299b0..a7ffbd47 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
@@ -1,49 +1,79 @@
-import torch
 import ast
-import pandas as pd
-import numpy as np
+
 import evaluate
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import torch
+from config.dataset import DataArguments, InferArguments
+from config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
 from datasets import Dataset
-from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForTokenClassification, Trainer, HfArgumentParser, pipeline
-from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType, PeftConfig, PeftModel
 from model.qwen import Qwen2ForTokenClassification
-from config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
-from config.dataset import DataArguments, InferArguments
+from peft import LoraConfig, PeftConfig, PeftModel, TaskType, get_peft_model
+from transformers import (
+    AutoTokenizer,
+    DataCollatorForTokenClassification,
+    HfArgumentParser,
+    Trainer,
+    pipeline,
+)
+
 
 def get_device():
-    return torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+    return torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
 
 def load_tokenizer(base_model_name_or_path):
     return AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path)
 
+
 def load_dataset_from_excel(file_path):
     df = pd.read_excel(file_path)
-    df['tokens'] = df['tokens'].apply(ast.literal_eval)
-    df['labels'] = df['labels'].apply(ast.literal_eval)
-    df['ner_tags'] = df['ner_tags'].apply(ast.literal_eval)
+    df["tokens"] = df["tokens"].apply(ast.literal_eval)
+    df["labels"] = df["labels"].apply(ast.literal_eval)
+    df["ner_tags"] = df["ner_tags"].apply(ast.literal_eval)
     dataset_dict = {
         "tokens": df["tokens"].tolist(),
         "labels": df["labels"].tolist(),
-        "ner_tags": df["ner_tags"].tolist()
+        "ner_tags": df["ner_tags"].tolist(),
     }
     return Dataset.from_dict(dataset_dict).train_test_split(test_size=0.2)
 
+
 def prepare_model(args, label2id, id2label):
     model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained(
-        args.base_model_name_or_path, num_labels=len(label2id), id2label=id2label, label2id=label2id
+        args.base_model_name_or_path,
+        num_labels=len(label2id),
+        id2label=id2label,
+        label2id=label2id,
     ).bfloat16()
 
     peft_config = LoraConfig(
-        task_type=TaskType.TOKEN_CLS, inference_mode=False,
-        r=args.lora_r, lora_alpha=args.lora_alpha, lora_dropout=args.lora_dropout,
-        target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "up_proj", "gate_proj", "down_proj"]
+        task_type=TaskType.TOKEN_CLS,
+        inference_mode=False,
+        r=args.lora_r,
+        lora_alpha=args.lora_alpha,
+        lora_dropout=args.lora_dropout,
+        target_modules=[
+            "q_proj",
+            "k_proj",
+            "v_proj",
+            "o_proj",
+            "up_proj",
+            "gate_proj",
+            "down_proj",
+        ],
     )
 
     return get_peft_model(model, peft_config)
 
+
 def tokenize_and_align_labels(examples, tokenizer, max_length):
     tokenized_inputs = tokenizer(
-        examples["tokens"], is_split_into_words=True, padding='longest', max_length=max_length, truncation=True
+        examples["tokens"],
+        is_split_into_words=True,
+        padding="longest",
+        max_length=max_length,
+        truncation=True,
     )
     labels = []
     for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]):
@@ -62,6 +92,7 @@ def tokenize_and_align_labels(examples, tokenizer, max_length):
     tokenized_inputs["labels"] = labels
     return tokenized_inputs
 
+
 def compute_metrics(p, label_list, seqeval):
     predictions, labels = p
     predictions = np.argmax(predictions, axis=2)
@@ -81,23 +112,45 @@ def compute_metrics(p, label_list, seqeval):
         "accuracy": results["overall_accuracy"],
     }
 
+
 def main():
-    parser = HfArgumentParser((ModelArguments, NLUTrainingArguments, DataArguments, InferArguments))
-    model_args, training_args, data_args, infer_args = parser.parse_args_into_dataclasses()
-    
+    parser = HfArgumentParser(
+        (ModelArguments, NLUTrainingArguments, DataArguments, InferArguments)
+    )
+    (
+        model_args,
+        training_args,
+        data_args,
+        infer_args,
+    ) = parser.parse_args_into_dataclasses()
+
     device = get_device()
-    print(f'Using device: {device}')
+    print(f"Using device: {device}")
 
     tokenizer = load_tokenizer(model_args.base_model_name_or_path)
     seqeval = evaluate.load("seqeval")
 
-    if data_args.dataset == 'ner':
+    if data_args.dataset == "ner":
         label2id = {
-            'O': 0, 'B-CONT': 1, 'I-CONT': 2, 'B-EDU': 3, 'I-EDU': 4, 'B-LOC': 5, 'I-LOC': 6,
-            'B-NAME': 7, 'I-NAME': 8, 'B-ORG': 9, 'I-ORG': 10, 'B-PRO': 11, 'I-PRO': 12,
-            'B-RACE': 13, 'I-RACE': 14, 'B-TITLE': 15, 'I-TITLE': 16
+            "O": 0,
+            "B-CONT": 1,
+            "I-CONT": 2,
+            "B-EDU": 3,
+            "I-EDU": 4,
+            "B-LOC": 5,
+            "I-LOC": 6,
+            "B-NAME": 7,
+            "I-NAME": 8,
+            "B-ORG": 9,
+            "I-ORG": 10,
+            "B-PRO": 11,
+            "I-PRO": 12,
+            "B-RACE": 13,
+            "I-RACE": 14,
+            "B-TITLE": 15,
+            "I-TITLE": 16,
         }
-        ds = load_dataset_from_excel('./datasets/financial_report/data/ner.xlsx')
+        ds = load_dataset_from_excel("./datasets/financial_report/data/ner.xlsx")
     else:
         raise NotImplementedError
 
@@ -108,7 +161,10 @@ def main():
         model = prepare_model(model_args, label2id, id2label)
         model.print_trainable_parameters()
 
-        tokenized_ds = ds.map(lambda x: tokenize_and_align_labels(x, tokenizer, model_args.max_length), batched=True)
+        tokenized_ds = ds.map(
+            lambda x: tokenize_and_align_labels(x, tokenizer, model_args.max_length),
+            batched=True,
+        )
         data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)
 
         trainer = Trainer(
@@ -120,25 +176,33 @@ def main():
             data_collator=data_collator,
             compute_metrics=compute_metrics,
         )
-  
+
         trainer.train()
 
     if infer_args.do_infer:
-        adapter_path = './output/checkpoint-500'
+        adapter_path = "./output/checkpoint-500"
         tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_path)
         peft_config = PeftConfig.from_pretrained(adapter_path)
         model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained(
             peft_config.base_model_name_or_path,
-            num_labels=len(label2id), id2label=id2label, label2id=label2id
+            num_labels=len(label2id),
+            id2label=id2label,
+            label2id=label2id,
         )
         model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_path)
         # merge and unload is necessary for inference
         model = model.merge_and_unload()
 
-        token_classifier = pipeline("token-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")
+        token_classifier = pipeline(
+            "token-classification",
+            model=model,
+            tokenizer=tokenizer,
+            aggregation_strategy="simple",
+        )
         sentence = "康希诺生物股份公司在2020年的资产负债比率具体是多少?"
         tokens = token_classifier(sentence)
         print(tokens)
 
+
 if __name__ == "__main__":
     main()
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
index 34b24170..2bb8c23a 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py
@@ -18,7 +18,9 @@
 # OUT_DIR= "/root/autodl-tmp/codellama"
 
 DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data")
-PREDICTED_DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json")
+PREDICTED_DATA_PATH = os.path.join(
+    ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json"
+)
 PREDICTED_OUT_FILENAME = "pred_sql.sql"
 # OUT_DIR = os.path.join(DATA_PATH, "out_pred")
 OUT_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/")
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
index 3ebd3ec4..71172e87 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py
@@ -202,7 +202,9 @@ def print_data(score_lists, count_lists, metric="Exec ACCURACY"):
         default="../../pred_sql/pred_sql_bird_qwen14b_1212.sql",
     )
     args_parser.add_argument(
-        "--ground_truth_path", type=str, default="../../dbgpt_hub_sql/data/bird/dev/dev.sql"
+        "--ground_truth_path",
+        type=str,
+        default="../../dbgpt_hub_sql/data/bird/dev/dev.sql",
     )
     args_parser.add_argument("--data_mode", type=str, default="dev")
     args_parser.add_argument(
diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/setup.py b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
index 3c52c586..6d49c8a4 100644
--- a/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
+++ b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py
@@ -36,7 +36,7 @@ def core_dependencies():
         "nltk>=3.8.1",
         "matplotlib>=3.8.1",
         "bitsandbytes>=0.39.0",
-        "accelerate"
+        "accelerate",
     ]
 
 

From 62fa328a69dd2466735d3856a7376cce05e6d997 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: luchun <71970539+zhanghy-sketchzh@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 22 Jun 2024 19:10:56 +0800
Subject: [PATCH 07/16] Update ner.sh

---
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh
index ce7e7532..49dc11b4 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh
@@ -1,6 +1,6 @@
 
 START_INDEX=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./dbgpt_hub_nlu/ner.py \
---base_model_name_or_path /mnt/c/work/github/FinAgent/model/Qwen2-1.5B-Instruct \
+--base_model_name_or_path Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct \
 --dataset ner \
 
 

From 861182cd8c03edeefe5c898aa3083240369e289f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: lorcanzhang <lorcanzhang@tencent.com>
Date: Mon, 24 Jun 2024 10:03:21 +0800
Subject: [PATCH 08/16] fix:label2id

---
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py | 24 ++++++++----------------
 1 file changed, 8 insertions(+), 16 deletions(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
index a7ffbd47..167b8dbd 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
@@ -133,22 +133,14 @@ def main():
     if data_args.dataset == "ner":
         label2id = {
             "O": 0,
-            "B-CONT": 1,
-            "I-CONT": 2,
-            "B-EDU": 3,
-            "I-EDU": 4,
-            "B-LOC": 5,
-            "I-LOC": 6,
-            "B-NAME": 7,
-            "I-NAME": 8,
-            "B-ORG": 9,
-            "I-ORG": 10,
-            "B-PRO": 11,
-            "I-PRO": 12,
-            "B-RACE": 13,
-            "I-RACE": 14,
-            "B-TITLE": 15,
-            "I-TITLE": 16,
+            "B-ent_name": 1,
+            "I-ent_name": 2,
+            "B-ent_short_name": 3,
+            "I-ent_short_name": 4,
+            "B-year": 5,
+            "I-year": 6,
+            "B-key_word": 7,
+            "I-key_word": 8
         }
         ds = load_dataset_from_excel("./datasets/financial_report/data/ner.xlsx")
     else:

From 90eff968e8c64d19280f3dd618c18df2ae3f8a7c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Mon, 8 Jul 2024 13:59:03 +0800
Subject: [PATCH 09/16] fix: Fix load nlu model error

---
 src/dbgpt-hub-nlu/main.py          | 4 ++--
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh | 2 +-
 2 files changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
index 3b653f1f..9af2b080 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
@@ -114,8 +114,8 @@ def main() -> None:
     )
     model = _load_model(input_dim, num_classes, training_args.device)
     trainer = NLUTrainer(dataset, model, training_args)
-    if model_args.model_name_or_path:
-        trainer.load_model(model_args.model_name_or_path)
+    if training_args.output_dir:
+        trainer.load_model(training_args.output_dir)
 
     if training_args.do_train:
         trainer.train()
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
index 477e03a3..8b90e98f 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
@@ -4,7 +4,7 @@ base_model="/data/models/gte-large-zh"
 python main.py \
 --base_model_name_or_path $base_model \
 --per_device_train_batch_size 4096 \
---model_name_or_path ./output \
+--output_dir ./output \
 --do_infer \
 --input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"                     
 

From 4c3b0fa86a9d0b8caeb27af6fb5513476773eb62 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Mon, 8 Jul 2024 14:00:35 +0800
Subject: [PATCH 10/16] docs: Modify nlu docs

---
 src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md | 6 +++---
 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md b/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
index 069df1e7..669c5ad4 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
@@ -25,7 +25,7 @@ pip install -e .
 
 ```bash
 # 假设后续使用 gte-large-zh 作为基础模型
-export base_mode="/data/models/gte-large-zh"
+export base_model="/data/models/gte-large-zh"
 
 python main.py \
 --dataset financial_report \
@@ -52,7 +52,7 @@ python main.py \
 --dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
 --per_device_train_batch_size 4096 \
---model_name_or_path ./output \
+--output_dir ./output \
 --do_eval
 ```
 
@@ -64,7 +64,7 @@ python main.py \
 --dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
 --per_device_train_batch_size 4096 \
---model_name_or_path ./output \
+--output_dir ./output \
 --do_infer \
 --input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"
 ```

From 0d2eed717bf0525821a7737bb9142613ff24ec28 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Thu, 25 Jul 2024 10:48:54 +0800
Subject: [PATCH 11/16] feat(dataset): Add train data for financial_report

---
 .../data/financial_report.jsonl               | 1718 ++++++++++++++++-
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py        |    2 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh             |    2 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh            |    2 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh              |    0
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh            |    2 +-
 6 files changed, 1721 insertions(+), 5 deletions(-)
 mode change 100644 => 100755 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
 mode change 100644 => 100755 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
 mode change 100644 => 100755 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh
 mode change 100644 => 100755 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl
index 14a49abc..9cf84a26 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl
@@ -4997,4 +4997,1720 @@
 {"question": "2020年顺威股份研发费用增长率是多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"}
 {"question": "预计负债是指什么?", "intent": "专业名称解释"}
 {"question": "根据鸿博股份有限公司2020年的年报,该报告期内公司的研发费用是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
-{"question": "有友食品股份有限公司2021年应付职工薪酬是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"}
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index 167b8dbd..966c7b5f 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
@@ -140,7 +140,7 @@ def main():
             "B-year": 5,
             "I-year": 6,
             "B-key_word": 7,
-            "I-key_word": 8
+            "I-key_word": 8,
         }
         ds = load_dataset_from_excel("./datasets/financial_report/data/ner.xlsx")
     else:
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
old mode 100644
new mode 100755
index f0e1278e..cdb589d5
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
@@ -1,5 +1,5 @@
 # base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext"
-base_model="/data/models/gte-large-zh"
+base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5"
 
 python main.py \
 --base_model_name_or_path $base_model \
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
old mode 100644
new mode 100755
index 8b90e98f..3e7f1465
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
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 # base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext"
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+base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5"
 
 python main.py \
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old mode 100644
new mode 100755
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
old mode 100644
new mode 100755
index 7b3cd27e..7c5502f9
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
@@ -1,4 +1,4 @@
-base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext"
+base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5"
 # base_model="/data/models/gte-large-zh"
 
 python main.py \

From 4b28921cadc1009dac302741536e49868de8a844 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fangyin Cheng <staneyffer@gmail.com>
Date: Fri, 26 Jul 2024 06:30:51 +0800
Subject: [PATCH 12/16] feat(nlu): Support predict for NLU model

---
 src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md                | 22 +++--
 .../financial_report/financial_report.py      |  8 +-
 .../dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py           |  4 +-
 .../dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py        |  9 +-
 .../dbgpt_hub_nlu/model/simple.py             | 83 +++++++++++++++----
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py    |  8 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/main.py                     | 15 +++-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh             |  7 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh            |  8 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh            | 10 ++-
 10 files changed, 121 insertions(+), 53 deletions(-)

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md b/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
index 669c5ad4..ebe874b1 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md
@@ -24,22 +24,24 @@ pip install -e .
 ### 微调
 
 ```bash
-# 假设后续使用 gte-large-zh 作为基础模型
-export base_model="/data/models/gte-large-zh"
+# 假设后续使用 bge-large-zh-v1.5 作为基础模型
+export base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5"
 
 python main.py \
 --dataset financial_report \
 --dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
---per_device_train_batch_size 4096 \
+--preprocess_batch_size 64 \
+--per_device_train_batch_size 1024 \
 --output_dir ./output \
---num_train_epochs 1000 \
+--num_train_epochs 5 \
 --gradient_accumulation_steps 16 \
 --learning_rate 0.001 \
---logging_steps 20 \
+--logging_steps 100 \
 --eval_strategy "steps" \
---eval_steps 20 \
---save_steps 100 \
+--eval_steps 100 \
+--save_strategy "steps" \
+--save_steps 200 \
 --do_train \
 --do_eval
 ```
@@ -51,7 +53,8 @@ python main.py \
 --dataset financial_report \
 --dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
---per_device_train_batch_size 4096 \
+--preprocess_batch_size 64 \
+--per_device_train_batch_size 1024 \
 --output_dir ./output \
 --do_eval
 ```
@@ -63,7 +66,8 @@ python main.py \
 --dataset financial_report \
 --dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
---per_device_train_batch_size 4096 \
+--preprocess_batch_size 64 \
+--per_device_train_batch_size 1024 \
 --output_dir ./output \
 --do_infer \
 --input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py
index c39ef5f2..56180fa7 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/financial_report.py
@@ -31,13 +31,7 @@ def _info(self) -> datasets.DatasetInfo:
             {
                 "text": datasets.Value("string"),
                 "label": datasets.ClassLabel(
-                    names=[
-                        "年报基础信息问答",
-                        "财务指标计算",
-                        "专业名称解释",
-                        "报告解读分析",
-                        "统计对比分析",
-                    ]
+                    names=["年报基础信息问答", "财务指标计算", "专业名称解释", "报告解读分析", "统计对比分析", "其他问题"]
                 ),
             }
         )
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
index 742a90e4..ebf1696e 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py
@@ -13,7 +13,9 @@ class DataArguments:
         default="./datasets",
         metadata={"help": "The name of the folder containing datasets."},
     )
-
+    preprocess_batch_size: int = field(
+        default=8, metadata={"help": "Batch size for data preprocess"}
+    )
     max_train_samples: Optional[int] = field(
         default=None,
         metadata={
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
index 28516785..55df5bbf 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
@@ -24,13 +24,12 @@ class NLUTrainingArguments(TrainingArguments):
     weight_decay: float = field(
         default=0.01, metadata={"help": "Specify weight decay, default 0.01"}
     )
-    do_train: bool = field(default=True, metadata={"help": "Whether to run training."})
-    evaluation_strategy: str = field(
-        default="epoch",
-        metadata={"help": "The evaluation strategy to use."},
+    do_train: bool = field(default=False, metadata={"help": "Whether to run training."})
+    eval_strategy: str = field(
+        default="no", metadata={"help": "The evaluation strategy to use."}
     )
     save_strategy: str = field(
-        default="epoch",
+        default="no",
         metadata={"help": "The save strategy to use."},
     )
     load_best_model_at_end: bool = field(
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
index d285883e..6460e4e3 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py
@@ -1,4 +1,5 @@
 import json
+from typing import Dict, List, Tuple
 
 import torch
 from torch import nn
@@ -10,6 +11,8 @@ def __init__(self, input_dim: int, num_classes: int):
         self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)
         self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)
         self.relu = nn.ReLU()
+        self._label_dict = None
+        self._id2label = None
 
     def forward(self, input_ids, intent_label_ids):
         x = self.fc1(input_ids)
@@ -21,33 +24,79 @@ def forward(self, input_ids, intent_label_ids):
             return loss, logits
         return None, logits
 
-    def save_pretrained(self, save_directory):
+    @property
+    def device(self):
+        return next(self.parameters()).device
+
+    def save_pretrained(self, save_directory: str, label_dict: Dict[str, int]):
+        current_device = self.device
+        # Move model to CPU before saving
+        self.to(torch.device("cpu"))
         torch.save(self.state_dict(), f"{save_directory}/pytorch_model.bin")
         config = {
+            "architectures": ["SimpleIntentClassifier"],
             "input_dim": self.fc1.in_features,
-            "num_classes": self.fc2.out_features,
+            "hidden_size": self.fc2.out_features,
+            "model_type": "simple",
         }
+        tokenizer_config = {"labels": label_dict}
         with open(f"{save_directory}/config.json", "w") as f:
-            json.dump(config, f)
+            json.dump(config, f, ensure_ascii=False)
+
+        with open(f"{save_directory}/tokenizer_config.json", "w") as f:
+            json.dump(tokenizer_config, f, ensure_ascii=False)
+        self.to(current_device)
 
     @classmethod
-    def from_pretrained(cls, model_path):
+    def from_pretrained(cls, model_path, map_location=None):
         with open(f"{model_path}/config.json", "r") as f:
             config = json.load(f)
-        model = cls(config["input_dim"], config["num_classes"])
-        state_dict = torch.load(f"{model_path}/pytorch_model.bin")
+
+        with open(f"{model_path}/tokenizer_config.json", "r") as f:
+            tokenizer_config = json.load(f)
+
+        model = cls(config["input_dim"], config["hidden_size"])
+
+        if map_location is None:
+            map_location = torch.device("cpu")
+
+        state_dict = torch.load(
+            f"{model_path}/pytorch_model.bin", map_location=map_location
+        )
         model.load_state_dict(state_dict)
+
+        model._label_dict = tokenizer_config["labels"]
+        model._id2label = {v: k for k, v in model._label_dict.items()}
         return model
 
+    def predict(self, input_ids, device) -> Tuple[List[str], List[Dict]]:
+        _id2label = self._id2label
+        device = device or self.device
+        with torch.no_grad():
+            input_ids = input_ids.to(device)
+            _, logits = self(input_ids, None)
+            probs = torch.argmax(logits, axis=1)
+            predictions = []
+            for p in probs:
+                label = _id2label.get(p.item(), "Unknown")
+                predictions.append(label)
+            return predictions, []
 
-def batch_sentence_embeddings(batch, tokenizer, model, device):
-    encoded_input = tokenizer(
-        batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt"
-    ).to(device)
-    with torch.no_grad():
-        model_output = model(**encoded_input)
-        sentence_embeddings = model_output[0][:, 0]
-        sentence_embeddings = torch.nn.functional.normalize(
-            sentence_embeddings, p=2, dim=1
-        )
-        return sentence_embeddings
+
+def batch_sentence_embeddings(sentences, tokenizer, model, device, batch_size):
+    from tqdm import tqdm
+
+    embeddings = []
+    for i in tqdm(range(0, len(sentences), batch_size), desc="Generating Embeddings"):
+        batch = sentences[i : i + batch_size]
+        encoded_input = tokenizer(
+            batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt"
+        ).to(device)
+        with torch.no_grad():
+            model_output = model(**encoded_input)
+            sentence_embeddings = model_output[0][:, 0]
+            sentence_embeddings = torch.nn.functional.normalize(
+                sentence_embeddings, p=2, dim=1
+            )
+            embeddings.append(sentence_embeddings)
+    return torch.cat(embeddings)
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
index 4014ad37..3a3a8739 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py
@@ -35,6 +35,7 @@ def __init__(
         dataset: DatasetDict,
         model,
         training_args: NLUTrainingArguments,
+        label_features,
         model_cls: Optional[Type] = None,
     ):
         self.dataset = dataset
@@ -48,6 +49,7 @@ def __init__(
             eval_dataset=self.dataset["valid"] if training_args.do_eval else None,
             compute_metrics=compute_metrics,
         )
+        self.label_features = label_features
 
     def load_model(self, model_path: Optional[str] = None):
         if not model_path:
@@ -64,7 +66,9 @@ def load_model(self, model_path: Optional[str] = None):
 
     def train(self):
         self.trainer.train()
-        self.model.save_pretrained(self.training_args.output_dir)
+        label_features = self.label_features
+        label_dict = {label: i for i, label in enumerate(label_features.names)}
+        self.model.save_pretrained(self.training_args.output_dir, label_dict)
         self.trainer.save_model()
 
     def evaluate(self):
@@ -84,4 +88,4 @@ def infer(self, input_ids, label_features):
             return prediction
 
     def _get_label_features(self):
-        return self.dataset["train"].features["label"]
+        return self.label_features
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
index 9af2b080..c5a01ca0 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py
@@ -46,7 +46,11 @@ def _load_dataset(
     def handle_fin_func(batch):
         return {
             "input_ids": batch_sentence_embeddings(
-                batch["text"], tokenizer, model, training_args.device
+                batch["text"],
+                tokenizer,
+                model,
+                training_args.device,
+                batch_size=data_args.preprocess_batch_size,
             ),
             "intent_label_ids": batch["label"],
         }
@@ -113,8 +117,9 @@ def main() -> None:
         base_tokenizer, base_model, data_args, training_args, just_infer=just_infer
     )
     model = _load_model(input_dim, num_classes, training_args.device)
-    trainer = NLUTrainer(dataset, model, training_args)
+    trainer = NLUTrainer(dataset, model, training_args, label_features)
     if training_args.output_dir:
+        # Load existing checkpoint
         trainer.load_model(training_args.output_dir)
 
     if training_args.do_train:
@@ -128,7 +133,11 @@ def main() -> None:
 
         input_text = infer_args.input_text
         input_ids = batch_sentence_embeddings(
-            [input_text], base_tokenizer, base_model, training_args.device
+            [input_text],
+            base_tokenizer,
+            base_model,
+            training_args.device,
+            batch_size=data_args.preprocess_batch_size,
         )
         trainer.infer(input_ids, label_features)
 
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
index cdb589d5..082a9fe7 100755
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh
@@ -2,7 +2,10 @@
 base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5"
 
 python main.py \
+--dataset financial_report \
+--dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
---per_device_train_batch_size 4096 \
---model_name_or_path ./output \
+--preprocess_batch_size 64 \
+--per_device_train_batch_size 1024 \
+--output_dir ./output \
 --do_eval
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
index 3e7f1465..9045e8c9 100755
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh
@@ -2,9 +2,11 @@
 base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5"
 
 python main.py \
+--dataset financial_report \
+--dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
---per_device_train_batch_size 4096 \
+--preprocess_batch_size 64 \
+--per_device_train_batch_size 1024 \
 --output_dir ./output \
 --do_infer \
---input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"                     
-
+--input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元"
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
index 7c5502f9..d81a58d3 100755
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh
@@ -5,14 +5,16 @@ python main.py \
 --dataset financial_report \
 --dataset_dir ./datasets \
 --base_model_name_or_path $base_model \
+--preprocess_batch_size 256 \
 --per_device_train_batch_size 4096 \
 --output_dir ./output \
---num_train_epochs 1000 \
+--num_train_epochs 500 \
 --gradient_accumulation_steps 16 \
 --learning_rate 0.001 \
---logging_steps 20 \
+--logging_steps 100 \
 --eval_strategy "steps" \
---eval_steps 20 \
---save_steps 100 \
+--eval_steps 50 \
+--save_strategy "steps" \
+--save_steps 50 \
 --do_train \
 --do_eval
\ No newline at end of file

From b77d11b050c57bbea2764d5e0751399170d5c272 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: lorcanzhang <lorcanzhang@tencent.com>
Date: Tue, 9 Jul 2024 19:10:35 +0800
Subject: [PATCH 13/16] feat:qwen2-1.5b is used for intent recognition

---
 .../data/financial_report_v2.jsonl            | 40002 ++++++++++++++++
 .../datasets/financial_report/data/ner.xlsx   |   Bin 602411 -> 0 bytes
 .../dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py        |     9 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py     |   162 +
 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py        |    10 +-
 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh           |     7 +
 6 files changed, 40183 insertions(+), 7 deletions(-)
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report_v2.jsonl
 delete mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/ner.xlsx
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py
 create mode 100644 src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report_v2.jsonl b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report_v2.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..4641fed0
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report_v2.jsonl
@@ -0,0 +1,40002 @@
+[
+    {
+        "question": "能否根据2020年金宇生物技术股份有限公司的年报,给我简要介绍一下报告期内公司的社会责任工作情况?",
+        "intent": "报告解读分析",
+        "slot": "{'ent_short_name': '生物股份', 'year': '2020'}",
+        "tokens": "['能', '否', '根', '据', '2', '0', '2', '0', '年', '金', '宇', '生', '物', '技', '术', '股', '份', '有', '限', '公', '司', '的', '年', '报', ',', '给', '我', '简', '要', '介', '绍', '一', '下', '报', '告', '期', '内', '公', '司', '的', '社', '会', '责', '任', '工', '作', '情', '况', '?']",
+        "labels": "['O', 'O', 'O', 'O', 'B-year', 'B-year', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-ent_short_name', 'B-ent_short_name', 'O', 'O', 'B-ent_short_name', 'B-ent_short_name', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']",
+        "ner_tags": "[0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]"
+    },
+    {
+        "question": "请根据江化微2019年的年报,简要介绍报告期内公司主要销售客户的客户集中度情况,并结合同行业情况进行分析。",
+        "intent": "报告解读分析",
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+        "question": "在2021年的年报中,中国中铁股份有限公司的衍生金融资产和其他非流动金融资产的金额分别是多少元?",
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+    {
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+        "question": "广州天赐高新材料股份有限公司在2020年的管理费用增长率是多少?请保留两位小数。",
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+        "question": "浙江华媒控股股份有限公司2020年财务费用增长率是多少?保留2位小数。",
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+        "question": "强力新材在2020年的财务费用增长率是多少?请保留2位小数。",
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+    {
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+        "question": "根据2019年的数据,苏州华兴源创科技股份有限公司的企业研发经费与营业收入的比值是多少?请保留两位小数。",
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+        "question": "对比2020年,2021年中远海运能源运输股份有限公司法定代表人是否相同?",
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+        "question": "视觉(中国)文化发展股份有限公司在2021年的其他非流动金融资产是多少元?",
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+        "question": "公元股份有限公司2021年的研发费用增长率是多少?保留2位小数。",
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+        "question": "2019年华泰证券企业硕士及以上人员占职工人数比例是多少?保留2位小数。",
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+        "question": "请简要分析厦门港务发展股份有限公司2019年聘任、解聘会计师事务的情况。",
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+        "question": "福莱特在2019年的研发经费占费用比例是多少?请保留两位小数。",
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+        "question": "根据2019年海峡股份的年报,营业成本率是多少?保留2位小数。",
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+        "question": "康辰药业2020年销售费用增长率是多少?保留2位小数。",
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+    {
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+        "question": "根据2019年的年报数据,密尔克卫的2019年企业研发经费占费用比例是多少?保留2位小数。",
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zZIJ<q;p~u+B;*h39&{(^Mw3KKG<(DNIAwQT@f}oVMDwKC;U=UVhW}rWZd5vm`ik^q
z3Zz#fof=^326S-e<NdYIPEvD16~L3LA_1DJf9gdQD4(mAkHBq;+%5Rfn`qH{aTz=J
zmC=S+4Uv<>Q$;BJ(Tmo7vB;sHzt?D9Pox4+YtQi}$2H%8Q$$UUCr>zG{O24I_YRb0
zkf+CKrcvGfPUQk8@u0=M9{3iA>?g`~WlsjPs{HGD*FYgP#Mlx9XDTDRs{HV-MC7!1
z6#A1fAzw++h5I70P(9i!rAj7exuXzTWMN+Kz4`+I9WN!5hIMB17e!9aDq^!bSHm#=
ztLUXC%4dEQ0DuFjDB)k!ee3LIZ|>}D|BJk_2@{$<{CJ9>qG8N&r(hNJ1C#VX6)Ylo
zU&!mX4Qaipn@-hLY$_b;8=-6ivok~OCRq`LlKJwNX0cFrUR|!qG3b&$kHJw@DH^2}
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zJ`#ui`TE7nf?7p!*lOsUmC{9%e8~B$&ljQ}1)~Xga`Jd}^8{BX_Y$cfTMC&PeU|E<
zSbN^!avR(yicRdauD}W-R@(bUi!#Vj<`{idXd<gZhM2+Ic?Y4#6IiFJxKjK->011|
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p1phy*|6R`SRQg9wG!ORwB9^uq2J&_R0NBX446+BG<;6yR`#;Dz^t%86

diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
index 55df5bbf..dbfc979a 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py
@@ -13,7 +13,7 @@ class NLUTrainingArguments(TrainingArguments):
         },
     )
     num_train_epochs: int = field(
-        default=5, metadata={"help": "Specify number of epochs, default 5"}
+        default=6, metadata={"help": "Specify number of epochs, default 6"}
     )
     per_device_train_batch_size: int = field(
         default=8, metadata={"help": "Specify number of batch size, default 8"}
@@ -47,7 +47,12 @@ class ModelArguments:
             "help": "Path to pretrained model or model identifier from huggingface.co/models"
         }
     )
-
+    adapter_name_or_path: Optional[str] = field(
+        default=None,
+        metadata={
+            "help": "Path to pretrained adapter or adapter identifier from huggingface.co/models"
+        }
+    )
     base_tokenizer_name: Optional[str] = field(
         default=None,
         metadata={
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py
new file mode 100644
index 00000000..7143ac4b
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py
@@ -0,0 +1,162 @@
+import ast
+import evaluate
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import torch
+from .config.dataset import DataArguments, InferArguments
+from .config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments
+from datasets import Dataset
+from .model.qwen import Qwen2ForSequenceClassification
+from peft import LoraConfig, PeftConfig, PeftModel, TaskType, get_peft_model
+from transformers import (
+    AutoTokenizer,
+    DataCollatorWithPadding,
+    HfArgumentParser,
+    Trainer,
+    pipeline,
+)
+from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
+
+def get_device():
+    return torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
+
+def load_dataset_from_jsonl(file_path, intent_dict):
+    df = pd.read_json(file_path, lines=True)
+    df["intent"] = df["intent"].apply(lambda x: intent_dict[x])
+    dataset_dict = {
+        "question": df["question"].tolist(),
+        "intent": df["intent"].tolist(),
+    }
+    return Dataset.from_dict(dataset_dict).train_test_split(test_size=0.2)
+
+def prepare_model(args, intent_list):
+    model = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained(
+        args.base_model_name_or_path,
+        num_labels=len(intent_list),
+    ).bfloat16()
+
+    peft_config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.SEQ_CLS,
+        inference_mode=False,
+        r=args.lora_r,
+        lora_alpha=args.lora_alpha,
+        lora_dropout=args.lora_dropout,
+        target_modules=[
+            "q_proj",
+            "k_proj",
+            "v_proj",
+            "o_proj",
+            "up_proj",
+            "gate_proj",
+            "down_proj",
+        ],
+    )
+
+    return get_peft_model(model, peft_config)
+
+def tokenize_and_align_labels(examples, tokenizer, max_length):
+    tokenized_inputs = tokenizer(
+        examples["question"],
+        padding="longest",
+        max_length=max_length,
+        truncation=True,
+    )
+    tokenized_inputs["labels"] = examples["intent"]
+    return tokenized_inputs
+
+
+def main():
+    parser = HfArgumentParser(
+        (ModelArguments, NLUTrainingArguments, DataArguments, InferArguments)
+    )
+    (
+        model_args,
+        training_args,
+        data_args,
+        infer_args,
+    ) = parser.parse_args_into_dataclasses()
+
+    device = get_device()
+    print(f"Using device: {device}")
+
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.base_model_name_or_path, pad_token='<|endoftext|>', trust_remote_code=True)
+    if 'qwen' in model_args.base_model_name_or_path.lower():
+        tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '<|endoftext|>'})
+    
+    if data_args.dataset == "intent":
+        intent_dict = {'报告解读分析': 0, '年报基础信息问答': 1, '专业名称解释': 2, '财务指标计算': 3, '统计对比分析': 4}
+        ds = load_dataset_from_jsonl("./datasets/financial_report/data//financial_report_v2.jsonl", intent_dict)
+    else:
+        raise NotImplementedError
+
+    def compute_metrics(p):
+        preds = np.argmax(p.predictions, axis=1)
+        labels = p.label_ids
+        accuracy = (preds == labels).mean()
+        precision = precision_score(labels, preds, average='weighted')
+        recall = recall_score(labels, preds, average='weighted')
+        f1 = f1_score(labels, preds, average='weighted')
+        return {
+            "accuracy": accuracy,
+            "precision": precision,
+            "recall": recall,
+            "f1": f1,
+        }
+
+    if training_args.do_train:
+        model = prepare_model(model_args, list(intent_dict.keys()))
+        model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
+        model.print_trainable_parameters()
+
+        tokenized_ds = ds.map(
+            lambda x: tokenize_and_align_labels(x, tokenizer, model_args.max_length),
+            batched=True,
+        )
+        
+        data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, padding=True)
+
+        trainer = Trainer(
+            model=model,
+            args=training_args,
+            train_dataset=tokenized_ds["train"],
+            eval_dataset=tokenized_ds["test"],
+            tokenizer=tokenizer,
+            data_collator=data_collator,
+            compute_metrics=compute_metrics,
+        )
+
+        trainer.train()
+
+    if infer_args.do_infer:
+        adapter_path = model_args.adapter_name_or_path
+        peft_config = PeftConfig.from_pretrained(adapter_path)
+        model = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained(
+            peft_config.base_model_name_or_path,
+            num_labels=len(intent_dict)
+        )
+        model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_path)
+        # merge and unload is necessary for inference
+        model = model.merge_and_unload()
+        model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
+        device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
+        model = model.to(device)
+        def infer(question):
+            inputs = tokenizer(
+                question,
+                padding="longest",
+                max_length=512,
+                truncation=True,
+                return_tensors="pt",
+            ).to(device)
+            with torch.no_grad():
+                outputs = model(**inputs)
+            predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
+            return predictions.cpu().numpy()[0]
+        question = '请问,在苏州迈为科技股份有限公司2019年的年报中,现金流的情况是否发生了重大变化?若发生,导致重大变化的原因是什么?'
+        prediction = infer(question)
+        intent_label = {v: k for k, v in intent_dict.items()}[prediction]
+        print(f"Question: {question} -> Predicted Intent: {intent_label}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
index 966c7b5f..bcc2e803 100644
--- a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py
@@ -26,11 +26,11 @@ def load_tokenizer(base_model_name_or_path):
     return AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path)
 
 
-def load_dataset_from_excel(file_path):
-    df = pd.read_excel(file_path)
-    df["tokens"] = df["tokens"].apply(ast.literal_eval)
-    df["labels"] = df["labels"].apply(ast.literal_eval)
-    df["ner_tags"] = df["ner_tags"].apply(ast.literal_eval)
+def load_dataset_from_jsonl(file_path):
+    df = pd.read_json(file_path, lines=True)
+    # df["tokens"] = df["tokens"].apply(ast.literal_eval)
+    # df["labels"] = df["labels"].apply(ast.literal_eval)
+    # df["ner_tags"] = df["ner_tags"].apply(ast.literal_eval)
     dataset_dict = {
         "tokens": df["tokens"].tolist(),
         "labels": df["labels"].tolist(),
diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh
new file mode 100644
index 00000000..0176609c
--- /dev/null
+++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh
@@ -0,0 +1,7 @@
+
+START_INDEX=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./dbgpt_hub_nlu/ner.py \
+--base_model_name_or_path Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct \
+--dataset intent \
+--adapter_name_or_path
+
+

From c42b2f1843f502fc0168dd229875f0fa96eca112 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: csunny <cfqsunny@163.com>
Date: Tue, 27 Aug 2024 14:52:30 +0800
Subject: [PATCH 14/16] fix: add text2nlu links

---
 README.md    | 9 ++++++++-
 README.zh.md | 5 +++++
 2 files changed, 13 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 2820fc70..594f7c46 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,6 +1,5 @@
 # DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs
 
-
 <div align="center">
   <p>
     <a href="https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT">
@@ -25,9 +24,17 @@
 
 
 [**简体中文**](README.zh.md) | [**Discord**](https://discord.gg/7uQnPuveTY) | [**Wechat**](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md#%E8%81%94%E7%B3%BB%E6%88%91%E4%BB%AC) | [**Huggingface**](https://huggingface.co/eosphoros) | [**Community**](https://github.com/eosphoros-ai/community)
+
+[**Text2SQL**](README.md) | [**Text2NLU**](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) 
+
 </div>
 
+## 🔥🔥🔥 News
+- Support [Text2NLU](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) fine-tuning to improve semantic understanding accuracy.
+
 ## Baseline
+
+Text2SQL eval execution accuracy (ex) metric, and we will move this to `src/dbgpt_hub_sql`
 - update time: 2023/12/08
 - metric: execution accuracy (ex)
 - more details refer to [docs/eval-llm-result.md](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub/blob/main/docs/eval_llm_result.md)
diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
index e7bf88d0..cfe1d7bf 100644
--- a/README.zh.md
+++ b/README.zh.md
@@ -24,8 +24,13 @@
 
 
 [**英文**](README.md) | [**Discord**](https://discord.gg/7uQnPuveTY) | [**Wechat**](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md#%E8%81%94%E7%B3%BB%E6%88%91%E4%BB%AC) | [**Huggingface**](https://huggingface.co/eosphoros) | [**Community**](https://github.com/eosphoros-ai/community)
+
+[**Text2SQL**](README.zh.md) | [**Text2NLU**](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) 
+
 </div>
 
+## 🔥🔥🔥 News
+- 支持 [Text2NLU](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) 微调, 提升意图识别准确率。
 
 ## Baseline
 - 更新日期: 2023/12/08

From 3baaf9719302c02df2763c999ebf0ead3d429ad5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: csunny <cfqsunny@163.com>
Date: Tue, 27 Aug 2024 15:37:12 +0800
Subject: [PATCH 15/16] fix: remove poetry

---
 README.md    | 22 +++++++++++-----------
 README.zh.md | 15 ++++++++-------
 2 files changed, 19 insertions(+), 18 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 594f7c46..bdc559f6 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -26,7 +26,6 @@
 [**简体中文**](README.zh.md) | [**Discord**](https://discord.gg/7uQnPuveTY) | [**Wechat**](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md#%E8%81%94%E7%B3%BB%E6%88%91%E4%BB%AC) | [**Huggingface**](https://huggingface.co/eosphoros) | [**Community**](https://github.com/eosphoros-ai/community)
 
 [**Text2SQL**](README.md) | [**Text2NLU**](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) 
-
 </div>
 
 ## 🔥🔥🔥 News
@@ -388,8 +387,9 @@ 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
+
+cd src/dbgpt_hub_sql
+pip install -e .
 ```
 ### 3.2 Quick Start
 
@@ -491,7 +491,7 @@ Download the [Spider dataset]((https://drive.google.com/uc?export=download&id=1T
 For the data preprocessing part, simply **run the following script** :
 ```bash
 ## generate train and dev(eval) data
-poetry run sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
+sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
 ```
 
 In the directory `dbgpt_hub_sql/data/`, you will find the newly generated training file example_text2sql_train.json and testing file example_text2sql_dev.json, containing 8659 and 1034 entries respectively. For the data used in subsequent fine-tuning, set the parameter `file_name` value to the file name of the training set in dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json, such as example_text2sql_train.json
@@ -515,7 +515,7 @@ The model fine-tuning supports both LoRA and QLoRA methods. We can run the follo
 Run the command:
 
 ```bash
-poetry run sh dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
+sh dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
 ```
 
 After fine-tuning, the model weights will be saved by default in the adapter folder, specifically in the dbgpt_hub_sql/output/adapter directory.   
@@ -585,7 +585,7 @@ In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters
 Under the project directory ./dbgpt_hub_sql/output/pred/, this folder is the default output location for model predictions(if not exist, just mkdir).
 
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
+sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
 ```
 
 In the script, by default with the parameter `--quantization_bit`, it predicts using QLoRA. Removing it switches to the LoRA prediction method.
@@ -600,7 +600,7 @@ You can find the second corresponding model weights  from Huggingface [hg-eospho
 If you need to merge the weights of the trained base model and the fine-tuned Peft module to export a complete model, execute the following model export script:   
 
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
+sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
 ```
 
 Be sure to replace the parameter path values in the script with the paths corresponding to your project.  
@@ -609,7 +609,7 @@ Be sure to replace the parameter path values in the script with the paths corres
 To evaluate model performance on the dataset, default is spider dev dataset.
 Run the following command:
 ```bash
-poetry run python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file
+python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file
 ```
 You can find the results of our latest review and part of experiment results [here](docs/eval_llm_result.md)  
 **Note**: The database pointed to by the default code is a 95M database downloaded from [Spider official website] (https://yale-lily.github.io/spider). If you need to use Spider database (size 1.27G) in [test-suite](https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval), please download the database in the link to the custom directory first, and run the above evaluation command which add parameters and values ​​like `--db Your_download_db_path`.
@@ -651,13 +651,13 @@ We warmly invite more individuals to join us and actively engage in various aspe
 
 Before submitting your code, please ensure that it is formatted according to the black style by using the following command: 
 ```
-poetry run black dbgpt_hub
+black dbgpt_hub
 ```
 
 If you have more time to execute more detailed type checking and style checking of your code, please use the following command:
 ```
-poetry run pyright dbgpt_hub
-poetry run pylint dbgpt_hub
+pyright dbgpt_hub
+pylint dbgpt_hub
 ```
 
 If you have any questions or need further assistance, don't hesitate to reach out. We appreciate your involvement!
diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
index cfe1d7bf..795b3182 100644
--- a/README.zh.md
+++ b/README.zh.md
@@ -379,8 +379,9 @@ 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
+
+cd src/dbgpt_hub_sql
+pip install -e .
 ```
 
 ### 3.2、数据准备
@@ -391,7 +392,7 @@ 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
 数据预处理部分,**只需运行如下脚本**即可:
 ```bash
 ## 生成train数据 和dev(eval)数据,
-poetry run sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
+sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh
 ```
 在`dbgpt_hub_sql/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_sql/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。
 
@@ -504,7 +505,7 @@ start_evaluate(evaluate_args)
 默认QLoRA微调,运行命令:
 
 ```bash
-poetry run sh dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh
+sh dbgpt_hub_sql/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_sql/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,
@@ -571,7 +572,7 @@ deepspeed --include localhost:3,4  dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \
 项目目录下`./dbgpt_hub_sql/`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:
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
+sh ./dbgpt_hub_sql/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_sql/output/pred`目录。
@@ -583,7 +584,7 @@ poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh
 #### 3.5.1 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:  
 ```bash
-poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
+sh ./dbgpt_hub_sql/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。      
 
@@ -593,7 +594,7 @@ poetry run sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh
 运行以下命令来:
 
 ```bash
-poetry run python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input  Your_model_pred_file
+python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input  Your_model_pred_file
 ```
 你可以在[这里](docs/eval_llm_result.md)找到我们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](https://yale-lily.github.io/spider)下载的大小为95M的database,如果你需要使用基于Spider的[test-suite](https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval)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`。

From 1a113672860f6b9dff64e63ff0677582ecc68a29 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: csunny <cfqsunny@163.com>
Date: Tue, 27 Aug 2024 16:46:08 +0800
Subject: [PATCH 16/16] fix: remove cli checks

---
 .github/workflows/ci.yml | 66 ----------------------------------------
 .gitignore               |  1 +
 2 files changed, 1 insertion(+), 66 deletions(-)
 delete mode 100644 .github/workflows/ci.yml

diff --git a/.github/workflows/ci.yml b/.github/workflows/ci.yml
deleted file mode 100644
index 9bd7d7a3..00000000
--- a/.github/workflows/ci.yml
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-name: CI
-
-on:
-  push:
-    branches:
-      - main
-      - release
-  pull_request:
-    branches:
-      - main
-
-jobs:
-  build:
-    name: ${{ matrix.os }} x py${{ matrix.python }}
-    strategy:
-      fail-fast: false
-      matrix:
-        python: ["3.10", "3.11"]
-        os: [ubuntu-latest, windows-latest]
-        include:
-          - os: ubuntu-latest
-            install_graphviz:
-              sudo apt-get install graphviz libgraphviz-dev
-          - os: windows-latest
-            install_graphviz:
-              choco install graphviz --version=2.48.0;
-              poetry run pip install --global-option=build_ext --global-option="-IC:\Program Files\Graphviz\include" --global-option="-LC:\Program Files\Graphviz\lib" pygraphviz;
-    
-    runs-on: ${{ matrix.os }}
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v2
-
-      - uses: actions/setup-python@v2
-        with:
-          python-version: ${{ matrix.python }}
-
-      - name: Cache venv
-        uses: actions/cache@v2
-        with:
-          path: ~/.cache/pypoetry/virtualenvs
-          key: ${{ runner.os }}-build-${{ matrix.python }}-${{ secrets.CACHE_VERSION }}-${{ hashFiles('poetry.lock') }}
-
-      - name: Install dependencies
-        run: |
-          echo "Cache Version ${{ secrets.CACHE_VERSION }}"
-          pip install poetry
-          ${{ matrix.install_graphviz }}
-          poetry install
-          poetry run pip install ERAlchemy
-          poetry config --list
-
-      - name: Print tool versions
-        run: |
-          poetry run black --version
-
-      - name: Check if the code is formatted
-        run: poetry run black --check dbgpt_hub
-
-      # - name: Type check the project
-      #   run: poetry run pyright dbgpt_hub || true
-
-      - name: Style check the project
-        run: poetry run pylint dbgpt_hub || true
-
-      - name: Build binary dependencies
-        run: poetry build
\ No newline at end of file
diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 251aabc2..5247bcce 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -5,6 +5,7 @@ __pycache__/
 
 # C extensions
 *.so
+.gitkeep
 
 # Distribution / packaging
 .Python