Text2SQL推理类大模型本地部署的解决方案

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法工程师一职，获得CSDN博客之星第一名，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次，其中包括阿里云、科大讯飞比赛第一名，CCF、开放原子比赛二等奖。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了Text2SQL推理类大模型本地部署的解决方案，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。

1. 前言

  随着推理类模型（如 OpenAI 的 o1 模型、DeepSeek-R1）的快速发展，为 Text2SQL 领域带来了革命性的进步。它们强大的语义理解、推理和生成能力，使得 Text2SQL 系统能够更准确、更高效地将自然语言查询转换为 SQL 代码，极大地提升了数据访问和分析的效率。但现有的绝大多数推理类模型为通用类模型，虽然效果较好，但需要的推理算力资源却比较高。

  如果能够在一定参数规模内（<50B）模型的基础上使用带有思维链的数据进行优化，不仅能够实现较好的效果，而且还能节省相当的推理资源。