如何使用Python将Parquet格式的synthetic-text-to-sql数据集转换为JSONL格式，并为模型训练做好准备？请提供详细的步骤和代码。

在处理synthetic-text-to-sql数据集时，将数据从Parquet格式转换为JSONL格式是一个关键步骤。这种转换有助于提高数据处理效率并便于模型训练。为了帮助你完成这项任务，我推荐查看这份资料：《Parquet转JSONL：优化synthetic-text-to-sql数据集模型调优流程》。本资源将带你一步步完成数据转换，并为模型训练做好准备。

参考资源链接：[Parquet转JSONL：优化synthetic-text-to-sql数据集模型调优流程](https://wenku.csdn.net/doc/6v0gy176hx?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了必要的Python库，如pandas和pyarrow，它们将用于读取和写入Parquet文件。你可以使用pip安装这些库：

pip install pandas pyarrow

接下来，可以按照以下步骤编写Python脚本来进行数据转换：

1. 使用pyarrow库读取Parquet文件：

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 读取Parquet文件
parquet_file_path = 'path/to/your/synthetic_text_to_sql.parquet'
table = pq.read_table(parquet_file_path)

2. 将读取的表结构转换为pandas的DataFrame：

import pandas as pd

# 将Arrow表转换为DataFrame
df = table.to_pandas()

3. 将DataFrame中的数据逐行写入到JSONL文件中：

jsonl_file_path = 'path/to/your/output/data.jsonl'

# 将DataFrame中的每一行转换为JSON格式并写入文件
with open(jsonl_file_path, 'w') as out***
    ***'records'):
        json.dump(record, outfile)
        outfile.write('\n')

完成上述步骤后，你将拥有一个JSONL格式的文件，它可以直接用于模型的训练和测试。你可以将这个文件分成训练集和测试集，使用常见的数据分割方法，例如随机分割。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设df是已经加载的DataFrame
train_set, test_set = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

在《Parquet转JSONL：优化synthetic-text-to-sql数据集模型调优流程》中，你将找到更详细的步骤、优化技巧和最佳实践，以确保数据转换过程既高效又准确。该资料不仅涵盖了如何进行格式转换，还深入探讨了数据预处理、模型训练和调优的策略，使你能够全面理解并应用在你的项目中。

参考资源链接：[Parquet转JSONL：优化synthetic-text-to-sql数据集模型调优流程](https://wenku.csdn.net/doc/6v0gy176hx?spm=1055.2569.3001.10343)