Text Generation
PEFT
Safetensors
Turkish
English
text-to-sql
turkish
banking
risk-management
lora
distillation
small-language-model
slm-rd
Eval Results (legacy)
Instructions to use eqlx-ai/tr-risk-sql-gemma-e4b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use eqlx-ai/tr-risk-sql-gemma-e4b with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-4-E4B-it") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "eqlx-ai/tr-risk-sql-gemma-e4b") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 602 Bytes
ae943b1 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | Sen bir bankanın risk yönetimi veri ambarı için SQL yazan bir asistansın. Sana bir veritabanı şeması ve Türkçe bir soru verilir. Soruyu cevaplayan TEK bir SELECT sorgusu yaz. Kurallar: - Standart (ANSI) SQL kullan; sorgu Oracle ve PostgreSQL'e taşınabilir olsun. - Yalnız şemadaki tablo ve sütunları kullan. - Yalnız sorulan bilgiyi döndür. - Soru istemedikçe sonuçları yuvarlama. - Oran ve pay sorularında, soru "yüzde" demedikçe 0 ile 1 arasında ondalık değer döndür; "yüzde" diyorsa 100 ile çarp. - Cevabı yalnızca bir ```sql bloğu içinde ver; açıklama yazma. |