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question
quel distilled 7b prendre sachant que je vais faire demander au llm de faire des query sur un storage (db graph ou nsql)

Pour votre cas d'usage précis (génération de requêtes pour bases de données graph ou NoSQL), un modèle standard comme deepseek-r1:7b risque d'être insuffisant. La version deepseek-r1:7b-qwen, qui supporte le function calling, est un bien meilleur point de départ .

Voici un comparatif pour vous aider à choisir :

Modèle	Atout principal pour votre cas	Inconvénient / Point d'attention
deepseek-r1:7b (standard)	Raisonnement général puissant, utile pour décomposer une requête complexe.	Ne supporte pas nativement le function calling, ce qui complexifie l'intégration avec votre storage. Vous devrez "bricoler" une solution pour extraire la requête .
deepseek-r1:7b-qwen (avec function calling)	Support natif du function calling. Conçu pour appeler des outils externes (comme votre base de données), la sortie est structurée et facile à interpréter .	Moins de recul sur ses performances spécifiques pour le Text-to-SQL/NoSQL, mais c'est l'architecture la plus adaptée.
prav719/deepseek-7B-text-to-sql-flash-attention-2 (fine-tuné)	Spécialisé Text-to-SQL. Fine-tuné sur cette tâche précise, il devrait être plus performant et fiable pour générer des requêtes .	Nécessite plus de configuration (fichier Modelfile) pour fonctionner avec Ollama. L'usage est moins "plug-and-play".

💡 Mon conseil

1. Pour une approche rapide et intégrée : Testez en premier le modèle deepseek-r1:7b-qwen sur Ollama. La commande est ollama run deepseek-r1:7b-qwen . Sa capacité à comprendre et à formater un appel d'outil est un atout majeur pour votre projet.
2. Pour un projet ambitieux ou professionnel : Si le modèle généraliste n'est pas assez fiable, envisagez d'utiliser le modèle fine-tuné prav719/deepseek-7B-text-to-sql-flash-attention-2. Il a été entraîné spécifiquement pour la génération de requêtes SQL, ce qui devrait vous donner de meilleurs résultats, quitte à passer un peu plus de temps sur la configuration initiale .

⚠️ Important : le "prix" du raisonnement

Les modèles DeepSeek R1 sont des "modèles de raisonnement". Cela signifie qu'ils génèrent une chaîne de pensée (entre balises think) avant de répondre . C'est excellent pour la précision, mais cela ralentit le temps de réponse et allonge les réponses. C'est un compromis à garder en tête par rapport à un modèle plus direct comme Llama .