简介
TableGPT2-7B 是由浙江大学开发的大规模解码器模型,专门用于处理数据密集型任务,尤其是表格数据的解读和分析。该模型基于 Qwen2.5 架构,通过持续预训练(CPT)和监督微调(SFT)优化,能够处理复杂的表格查询和商业智能(BI)应用。它支持中文查询,适合需要高效处理结构化数据的企业和研究机构。模型目前免费开源,未来可能会推出更专业的版本。
截图

产品特色
支持表格数据和文本输入,输出优化为文本形式,适用于编码、数据分析和 BI 问答
提供持续预训练(CPT)和监督微调(SFT),增强对复杂查询和表格的理解能力
支持多种表格数据源,包括多模态数据和 BI 特定示例,提升模型的泛化能力
提供快速启动代码示例,方便用户快速上手并集成到现有工作流中
支持通过 vLLM 部署模型,提供类似 OpenAI 的 Chat API 接口
使用教程
1. 安装必要的库,如 transformers 和 pandas
2. 使用 pandas 读取表格数据,并将其转换为模型支持的格式
3. 加载 TableGPT2-7B 模型和对应的 tokenizer
4. 构建包含表格信息和用户问题的提示模板
5. 使用模型生成回答或代码,根据需求进行后续处理
流量来源
直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
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4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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