TAR: SQL Guided Pre-Training for Context-dependent Text-to-SQL Parsing 怎么训练数据，给出示例代码

以下是一个例子，展示如何使用TAR：SQL Guided Pre-Training来训练数据：

1.准备数据

首先，需要准备一个包含自然语言问题和对应的SQL查询的数据集。例如，以下是一个简单的数据集：

| Question | SQL Query |
| -------- | --------- |
| What is the name of the employee with ID 123? | SELECT name FROM employees WHERE id=123 |
| How much did the company earn in 2020? | SELECT SUM(revenue) FROM sales WHERE year=2020 |
| Show me the customers who have made at least 3 purchases. | SELECT customer_name FROM sales GROUP BY customer_name HAVING COUNT(*)>=3 |

2.预处理数据

接下来，需要使用TAR：SQL Guided Pre-Training的预处理工具对数据进行处理。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
from tar.preprocessing import SQLDatasetProcessor

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
processor = SQLDatasetProcessor(tokenizer=tokenizer)

train_data = processor.process(file_path='train_data.csv')
dev_data = processor.process(file_path='dev_data.csv')

其中，`train_data.csv`和`dev_data.csv`是包含问题和SQL查询的数据集文件。

3.训练模型

接下来，可以使用TAR：SQL Guided Pre-Training来训练模型。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, TrainingArguments, Trainer
from tar.configs import SQLConfig
from tar.tasks import SQLTask

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
config = SQLConfig.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
task = SQLTask(model=model, config=config)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy='steps',
    eval_steps=100,
    save_total_limit=10,
    learning_rate=1e-4,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
    num_train_epochs=10,
    weight_decay=0.01,
    push_to_hub=False,
)

trainer = Trainer(
    model=task,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
    eval_dataset=dev_data,
)

trainer.train()

此代码将使用TAR：SQL Guided Pre-Training来训练模型，使用训练数据集`train_data`和开发数据集`dev_data`。其中，`TrainingArguments`是训练参数，可以根据需要进行修改。

4.使用模型

最后，可以使用训练好的模型来进行文本到SQL查询的转换。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
from tar.tasks import SQLTask

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
model = SQLTask.from_pretrained('results/checkpoint-1000')

text = 'What is the name of the employee with ID 123?'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs['input_ids'])

sql_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(sql_query)

此代码将使用训练好的模型`model`，将自然语言问题`text`转换为对应的SQL查询。结果将打印出来。