2.6 KiB
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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
- Pour une approche rapide et intégrée : Testez en premier le modèle
deepseek-r1:7b-qwensur Ollama. La commande estollama run deepseek-r1:7b-qwen. Sa capacité à comprendre et à formater un appel d'outil est un atout majeur pour votre projet. - 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 .