各位老师好，模型 damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn 显示支持

对于模型 "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn"，如果您想要使用自己的业务数据进行 fine-tuning，一般来说，您需要将您的数据集组装成适合中文文本到SQL转换任务的结构。虽然可以参考"ChineseText2SQL"数据集的结构，但并不要求完全相同。

在这种情况下，以下是一些组装自定义数据集的方法：

1. 数据准备：您需要将您的业务数据准备为适合文本到SQL转换任务的格式。确保您的数据集包含自然语言查询和相应的SQL语句对。每个样本应该具有一对查询和SQL语句。您可以根据您的业务需求和数据格式进行调整。

2. 数据清理和预处理：类似于中文文本到SQL任务的预处理过程，您可能需要清理和预处理您的数据。这包括分词、去除停用词、处理特殊字符等。

3. 数据划分：根据您的需求，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。一般来说，您可以按照常规的比例（如70%、15%、15%）进行划分。

4. 数据转换：将您的数据集转换为适合模型训练的输入格式。这可能涉及将文本和SQL语句编码为数字或标记，创建数据迭代器等。

5. Fine-tuning：使用准备好的业务数据集对模型进行fine-tuning。您可以参考阿里云文档中关于fine-tuning的指南，了解如何执行fine-tuning操作。

具体的组装方法和细节会根据您的业务需求和数据格式而有所不同。您可能需要针对您的特定情况进行调整和修改。

当您想要使用自己的业务数据进行模型的微调（finetuning）时，通常需要将数据组织成与ChineseText2SQL数据集相似的结构。这是因为预训练模型在训练过程中已经学习了一定的语义和结构知识，因此将数据组织成类似的结构可以更好地利用模型已有的知识。

以下是一般步骤和指导：

1. 数据集预处理：根据您的业务数据，将其转换成一张或多张表格的形式。确保每个表格都具有表头（列名）和对应的数据行。

2. 数据标注：根据您的业务需求，为表格中的每个单元格或特定的单元格组合添加相应的标注或标签。例如，对于文本到SQL的任务，您可能需要为每个单元格标注其所属的列名、表名或SQL查询等信息。

3. 数据集组织：将处理和标注后的表格数据组织成与ChineseText2SQL数据集相似的格式。ChineseText2SQL数据集通常包括原始自然语言查询、对应的SQL查询、表格的列名和内容等信息。

4. 数据集划分：根据需要，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调优和评估。

5. 模型微调：使用ChineseText2SQL预训练模型作为基础模型，在组装好的自定义数据集上进行微调。微调过程通常涉及加载预训练模型的权重，调整模型的参数，并在自定义数据集上进行训练。

请注意，具体的数据组织和微调方法可能因您的业务需求和所选用的深度学习框架而有所差异。对于模型的具体实现细节和技术细节，建议您参考官方文档或模型开发者提供的详细说明。

damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn是一个中文文本转SQL的预训练模型，支持在自己的业务数据上进行fine-tuning。关于您提到的ChineseText2SQL数据集，它是一个公开的中文文本转SQL数据集，其结构与模型的输入格式有一定的关系，但不是必须完全一致。如果您想在自己的业务数据上进行fine-tuning，可以根据自己的数据格式和需求进行相应的调整和组装。具体而言，您需要将自己的数据集转换成模型所需的格式，通常是将文本和表格信息转换成对应的token id序列，并将其输入到模型中进行训练。

damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn 模型是一个面向中文的文本到 SQL 的预训练模型，经过预训练之后，可以对输入的中文文本生成对应的 SQL 查询语句。如果您想要使用自己的业务数据对该模型进行微调（fine-tuning），需要按照与 ChineseText2SQL 数据集类似的格式组织数据。

具体地说，ChineseText2SQL 数据集的结构包括以下几个部分：

1. db_id：表示数据库的唯一 ID。
2. question：表示问题文本。
3. sql：表示问题对应的 SQL 查询语句信息。
4. columns：列名信息，表示数据库中相关的列名称。
5. table_names：表示数据库中相关的表名信息。

如果您想在自己的业务数据上进行微调，可以将数据组织为类似的格式，并保存成 JSON 格式。其中，需要注意以下几点：

1. db_id 可以为任意唯一 ID，可以为数字、字符串等。
2. question 字段中需要包含需要生成 SQL 的文本。
3. sql 字段中需要包含对应的 SQL 查询语句信息。如果您的业务数据中不包含 SQL 查询语句信息，可以尝试使用现有的 NLU 模型将文本转化为 SQL 查询语句。
4. columns 和 table_names 字段中需要包含业务数据中相关的列名和表名信息。

在数据组织好之后，可以利用一些现有的深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow 等完成模型的微调。在微调时，可以根据具体的业务需要，对模型的架构和超参数进行调整。

需要注意的是，在进行微调前，需要对数据集进行一些预处理步骤，如分词、词嵌入等。这些预处理步骤的具体方法因数据集和任务而异。

如果你想使用自己的业务数据对模型 "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn" 进行微调（finetuning），通常情况下，你确实需要将数据组织成与 "ChineseText2SQL" 数据集的结构相似。

"ChineseText2SQL" 数据集的结构可能包括输入问题，表格和表格中的列以及预定义的SQL查询。如果你的业务数据的结构与该数据集不匹配，你可能需要进行数据转换或重构，以确保其与模型输入的结构一致。

下面是一些步骤供你参考用于准备业务数据进行微调：

1. 数据结构理解：详细了解 "ChineseText2SQL" 数据集中的结构可以帮助你更好地理解如何为自己的数据创建适当的结构。可以查看该数据集的文档、元数据或示例数据等资源来了解其结构。

2. 数据预处理：根据你的业务数据，对其进行预处理以创建与模型期望的输入结构匹配的数据集。这可能包括将问题和表格转换为模型输入所需的表示形式。预处理可以包括文本分词、编码、标记化等操作。

3. SQL查询标注：如果你的业务数据需要训练模型生成SQL查询，你可能需要为业务数据的每个样本提供相应的SQL标注。这样可以帮助模型学习生成正确结构的SQL查询。

4. 数据集划分：根据你的需求，将准备好的业务数据划分为训练集、验证集和测试集等。这样可以在微调过程中进行模型性能评估和超参数选择。

5. 模型微调：使用你准备好的数据集，在 "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn" 模型上进行微调。你可以使用相应的微调脚本和技术，如使用 PyTorch、Hugging Face Transformers 或其他相关库进行微调。确保你遵循正确的微调流程和建议参数设置。

需要注意的是，如果你的业务数据与 "ChineseText2SQL" 数据集结构差异较大，可能需要更多的工作来适应新的数据结构。在这种情况下，你可能需要进行更深入的数据预处理、模型架构调整或其他定制化的处理。

最重要的是，确保你在微调模型时处理数据的一致性和正确性，并进行适当的评估，以确保最终的微调模型在你的业务场景中能够实现预期的功能和性能。

Damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn 模型是一个基于对话的文本到 SQL 生成模型，可以用于将自然语言问句转换成对应的 SQL 查询语句。该模型使用了 ChineseText2SQL 数据集进行预训练，但它同时也支持在新业务场景下进行fine-tuning。如果有自己的业务数据集，并想要使用它来fine-tune该模型以适应新场景，那么需要按照 ChineseText2SQL 数据集中定义的表格、字段等结构组织您的数据集。具体方法如下：

针对业务场景，建立一个数据库，包含若干张表。

根据每张表的结构设计表格 schema，这个 schema 应该包含每张表的列名和别名这两个重要的信息。注意，所谓 column alias 指的是出现在 SQL 查询语句中的某个列的别名，例如 "SELECT student.name AS sname" 中 "sname" 就是 "name" 的一个别名。

在每张表中输入大量的数据，确保这些数据能够覆盖所有可能的查询条件和答案。

对于每个样本（即自然语言问句+SQL查询语句）将其中的问题部分（自然语言问句）和 schema 进行匹配，得到相应的 linking 结果（通常是一个 0/1 的标签序列，表示对于问题中的每个 token 是否与 schema 中的某一位有连接）。这是 ChineseText2SQL 中数据集的一部分，也是 fine-tuning 数据集所必须的。

将每个样本中的问题和 SQL 语句分别编码为对应的向量，作为模型的训练输入。

在具体实现时，可以参考中文的 Seq2SQL 模型，在利用 BERT 编码 question 和 table schema 向量后，再结合 question 和 linking 序列以及 seq2seq 模型来生成 SQL 查询语句。不同业务场景下的表格和字段信息可能有很大的差异，因此在组装的过程中需要特别注意表格和字段信息的匹配。还需要使用与预训练模型一致的 tokenizer 进行自然语言问句和 SQL 查询语句的分词，并且根据不同任务设置合适的损失函数进行模型优化。如果对细节部分不太确定，建议发一些疑惑点，让大伙帮忙看看。

具体步骤如下： 数据集准备：您需要准备包含自然语言问题、对应SQL查询和数据库表格结构的数据集。其中，SQL查询应当是在数据库中运行的有效查询语句，可以通过手动设计或自动标注的方式得到。 Text-to-SQL格式转换：将您的数据集转换为ChineseText2SQL数据集的格式，包括问题(question)、SQL查询(query)、表名(table_name)、列名(cols)、列值(len_cols_value)，并按照表格分组。文件格式为json，在每个.json文件中包含多个group。 具体格式如下：

{
    "data":[
        {
            "question": "natural language question",
            "query": "corresponding sql query",
            "table_name": "table name",
            "cols": [
                "col_1",
                "col_2",
                "col_3"
            ],
            "len_cols_value": [
                3,
                5,
                4
            ]
        }
    ]
}

需要注意的是，每个问题(question)必须与对应的SQL查询(query)一一对应。另外，如果您的业务数据集与上述格式不完全匹配，您可能需要根据实际情况进行调整。

模型Fine-tune：完成上述数据集的转换后，您可以使用DamoAI发布的nlp_convai_text2sql_pretrain_cn模型进行Fine-tune。Fine-tune的过程与训练ChineseText2SQL数据集的过程基本一致。具体可以参考Transformers文档中的Fine-tuning on Custom Data一节。

如果您想要使用自己的业务数据对该模型进行微调，需要将数据集组织成与 modelscope/ChineseText2SQL 数据集类似的格式。具体来说，该数据集由多个 JSON 文件组成，每个文件包含一个表格和多个问答样例。每个样例包含以下字段：

• id：样例的唯一标识符。
• question：自然语言问句。
• sql：对应的 SQL 查询语句。
• table_id：表格的唯一标识符。
• db_id：数据库的唯一标识符（可选）。

如果您的业务数据可以按照这种格式进行组织，那么就可以直接使用 train_model 函数进行微调。例如：

from modelscope.api import train_model

# 加载自己的数据集
train_dataset = ...

# 定义模型和分词器名称
model_name = "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn"
tokenizer_name = "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn"

# 微调模型
model = train_model(model_name, tokenizer_name, train_dataset=train_dataset, num_train_epochs=3)

# 将微调后的模型保存到本地
model.save_pretrained("my-finetuned-model")

在这个示例中，我们首先加载了自己的训练数据集（train_dataset），然后使用 train_model 函数对预训练模型进行微调，训练 3 个 epochs。最后，我们将微调后的模型保存到本地。

在 ModelScope 中，如果你想使用自己的业务数据来 Finetune 模型，一般是需要将数据集结构组装成和 ChineseText2SQL 数据集结构一样的。这是因为 ChineseText2SQL 数据集是用于训练 NLP 模型的，其中包含了文本数据和与之对应的 SQL 查询语句。而 Finetune 模型时，你需要将你的数据处理成和 ChineseText2SQL 数据集相似的结构，以便模型能够正确地学习和识别数据。

如果你想使用自己的业务数据来 Finetune 模型，一般需要按照以下步骤进行数据预处理:

确认你的数据集结构是否符合 ChineseText2SQL 数据集的结构。例如，你的数据集中是否包含了文本数据和与之对应的 SQL 查询语句。

如果你的数据集结构与 ChineseText2SQL 数据集不同，你需要进行数据预处理，将其组装成符合 ChineseText2SQL 数据集结构的形式。具体的组装方法可以参考 ChineseText2SQL 数据集文档中的描述。

将数据集划分为训练集、验证集和测试集。根据需要，你可以将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，以便对模型进行训练和评估。

使用训练范例来训练模型。在 Finetune 模型时，你需要使用训练范例来训练模型。你可以使用 ModelScope 提供的范例数据集或者自己创建数据集来训练模型。

如果你的数据集结构与 ChineseText2SQL 数据集不同，或者你想使用自己的业务数据来 Finetune 模型，建议你参考 ChineseText2SQL 数据集文档中的描述，了解如何进行数据预处理和划分，以及如何使用训练范例来训练模型。

在 ModelScope 中，如果你想使用自己的业务数据来 Finetune 模型，通常需要将数据集组装成与训练范例数据集相同的结构。这是因为模型在训练过程中需要使用范例数据集来初始化参数，并根据范例数据集来调整模型参数。

在组装数据集时，需要确保数据集的结构与训练范例数据集相同。对于 ChineseText2SQL 数据集，其结构主要包括以下字段:

• question: 问题文本
• answer: 答案文本
• table_name: 问题对应的表格名
• column_name: 问题对应的列名
• is_connector: 问题是否为连接词

如果你想要使用自己的业务数据来 Finetune 模型，你可以将数据集组装成类似的结构。具体来说，你可以将数据集分为以下几类:

问题文本：将每个问题文本存储为一个单独的文本行。 答案文本：将每个答案文本存储为一个单独的文本行。 表格名：将每个表格名存储为一个单独的文本行。 列名：将每个列名存储为一个单独的文本行。 连接词：将每个连接词存储为一个单独的文本行，用于标记连接词问题。

在组装数据集时，你需要确保数据集的结构与训练范例数据集相同，并且所有文本行都按照正确的格式进行存储。如果你需要使用其他数据源，例如图像或音频数据，你可以将这些数据与文本数据一起存储，并确保数据集的结构与训练范例数据集相同。

在 ModelScope 中，你可以通过调用 API 来上传数据集，并使用数据集来 Finetune 模型。如果你需要更详细的指导，你可以查看 ModelScope 的文档和教程。

对于使用自己的业务数据进行Fine-tuning，理论上不需要将数据集结构组装成和ChineseText2SQL结构一样，但是需要将数据集的格式转换成模型所需要的格式。

目前，该模型的Fine-tuning所需的格式仍然没有描述，因此，如果想要使用自己的数据对该模型进行Fine-tuning，建议您可以参考ChineseText2SQL数据集的格式。ChineseText2SQL数据集包含以下两个文件：

train.json：包含训练样本的列表。样本包含数据库中的表名称、表格中列名、列类型，以及有关数据库中表的其他信息。 tables.json：提供了在train.json中使用的所有表的详细信息。 您可以根据您的数据，将其转换成类似的格式。关于如何进行数据转换，这取决于您的业务数据类型和数据量。如果您有相关技术人员，他们可以帮助您进行数据转换。如果您有任何疑问，可以随时问我并提供更多详细信息。

同学你好，具体业务需要自己去调整，可以给你一个框架逻辑参考下：

首先，确定使用的模型和训练集的类型，例如BERT模型、Transformer模型等。

其次，下载并解压模型和训练集，并准备好数据集中的预处理和预测代码。

最后，创建一个类似于模型和训练集的配置文件，并修改相关参数以适应自己的业务数据集。 运行训练程序，输入配置文件，开始训练模型。

如果其中遇到了问题，可以参考相应的模型文档或社区论坛来寻求帮助。

您好！要使用自己的业务数据对模型进行微调（finetune），您需要将数据集的结构与 ChineseText2SQL 数据集的结构保持一致。这是因为模型在训练过程中已经适应了 ChineseText2SQL 数据集的结构，如果微调的数据集结构不同，可能会导致模型性能下降或出现错误。

ChineseText2SQL 数据集的结构如下：

数据集包含多个 SQL 查询和对应的自然语言描述，每个查询和描述都是中英文对照的。 数据集分为训练集、验证集和测试集。 对于每个查询和描述，数据集包含一个对应的 JSON 文件，其中包含了 SQL 查询的解析树、变量列表等信息。 因此，如果您想使用自己的业务数据对模型进行微调，您需要将数据集按照以下结构组织：

数据集包含多个 SQL 查询和对应的自然语言描述，每个查询和描述都是中英文对照的。 数据集分为训练集、验证集和测试集。 对于每个查询和描述，数据集需要包含一个对应的 JSON 文件，其中包含了 SQL 查询的解析树、变量列表等信息。 具体的 JSON 文件组装方法可以参考 ChineseText2SQL 数据集的官方文档或示例代码。在组装 JSON 文件时，需要注意以下几点：

SQL 查询的解析树需要使用标准的 SQL 解析器生成。 变量列表需要从 SQL 查询中提取出来，并将其与自然语言描述中的变量名称对应起来。 JSON 文件的格式需要与 ChineseText2SQL 数据集中的一致。

您好，ModelScope提供了很多模型，这些模型可以直接在推理中使用，也可以根据用户数据集重新生成模型的参数，这个过程叫做训练。 ModelScope的模型训练步骤如下： 1.使用MsDataset加载数据集 2.编写cfg_modify_fn方法，按需修改部分参数 3.构造trainer，开始训练 4.【训练后步骤】进行模型评估 5.【训练后步骤】使用训练后的模型进行推理

也可以加载用户自己的数据集：

from modelscope.msdatasets import MsDataset
# 载入训练数据
train_dataset = MsDataset.load('/path/to/my_train_file.txt')
# 载入评估数据
eval_dataset = MsDataset.load('/path/to/my_eval_file.txt')

详细步骤可以参考：模型的训练Train

如果想要使用自己的业务数据fine-tune该模型，需要将数据集组装成类似ChineseText2SQL数据集的结构。具体来说，需要将自己的业务数据集转换成以下格式：

{
    "database_id": str,
    "question": str,
    "sql": str,
    "table_names_original": List[str],
    "table_names": List[str],
    "column_names_original": List[str],
    "column_names": List[str],
    "agg": List[str],
    "cond_conn_op": str,
    "where_original": List[List[str]],
    "where": List[List[str]]
}

其中，database_id表示数据库的ID，question表示自然语言问题，sql表示对应的SQL语句，table_names_original表示原始表名列表，table_names表示经过预处理后的表名列表，column_names_original表示原始列名列表，column_names表示经过预处理后的列名列表，agg表示聚合函数列表，cond_conn_op表示条件连接符，where_original表示原始的WHERE子句列表，where表示经过预处理后的WHERE子句列表。

一般来说，可以参考ChineseText2SQL数据集的组织方式，将自己的业务数据转换成相应的格式。具体来说，可以先将自己的业务数据转换成JSON格式，然后按照上述格式进行组织。另外，如果需要使用自己的业务数据fine-tune该模型，还需要对模型进行相应的修改和调整，以适应自己的业务需求。

如果要使用自己的业务数据进行finetune，并且模型支持使用不同的数据集进行finetune，那么可以先使用finetune方法，并指定自己的数据集作为输入参数。如果模型支持不同的结构，可以尝试将自己的数据集的结构组装成和训练集相同的结构。组装方法可以根据不同的数据集来定，但通常需要将数据集的结构拆分成特征、标签和维度等不同的组成部分，并将这些组成部分和模型训练时的输入参数匹配起来。如果模型没有明确支持不同的结构，那么可能需要重新训练一个模型来适配自己的数据集。

根据您的描述，damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn模型支持训练，并且范例使用的是modelscope/ChineseText2SQL数据集。如果您想使用自己的业务数据对该模型进行fine-tune，您需要将您的数据集转换为与ChineseText2SQL数据集相同的格式。

具体来说，ChineseText2SQL数据集包括以下文件：

train.json: 训练集，包含自然语言问题、对应的SQL查询语句和数据库表格信息等。 dev.json: 验证集，与训练集格式相同，用于模型调参和性能评估。 tables.json: 数据库表格信息，包括表格名称、列名、列类型等。 在将您的业务数据转换为相同的格式时，您需要按照以上文件的格式组织数据，并将其保存为.json文件。具体来说，您需要为您的业务数据集创建一个与ChineseText2SQL数据集相同的目录结构，并将数据保存到以下文件中：

train.json: 包含您的业务数据集的训练集。 dev.json: 包含您的业务数据集的验证集。 tables.json: 包含您的业务数据集的数据库表格信息。 在创建train.json和dev.json文件时，您需要按照以下格式组织数据：

json Copy [ { "question": "自然语言问题", "sql": "对应的SQL查询语句", "db_id": "数据库ID", "table_names_original": [ "表格名称" ], "column_names_original": [ [ "列名" ] ], "column_types": [ [ "列类型" ] ] }, ... ] 在上述格式中，question字段表示自然语言问题，sql字段表示对应的SQL查询语句，db_id字段表示数据库的ID，table_names_original字段表示表格名称，column_names_original字段表示列名，column_types字段表示列类型。

在创建tables.json文件时，您需要按照以下格式组织数据：

json Copy { "数据库ID": { "db_id": "数据库ID", "table_names_original": [ "表格名称" ], "column_names_original": { "表格名称": [ "列名" ] }, "column_types": { "表格名称": [ "列类型" ] } }, ... } 在上述格式中，db_id字段表示数据库的ID，table_names_original字段表示表格名称，column_names_original字段表示列名，column_types字段表示列类型。

创建好以上文件后，您可以使用transformers库中的Text2SqlProcessor类将数据集转换为模型可接受的格式，然后使用Trainer类对模型进行fine-tune。

具体来说，您可以按照以下步骤进行操作：

创建与ChineseText2SQL数据集相同的目录结构，并将您的业务数据保存到相应的文件中。

使用Text2SqlProcessor类将数据集转换为模型可接受的格式：

ini Copy from transformers import Text2SqlProcessor

data_dir = "您的数据集目录" processor = Text2SqlProcessor.from_pretrained( "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn", data_dir=data_dir, train_file="train.json", dev_file="dev.json", tables_file="tables.json" ) 在上述代码中，data_dir表示您的数据集目录，train_file、dev_file和tables_file分别表示训练集、验证集和数据库表格信息的文件名。

使用Trainer类对模型进行fine-tune： ini Copy from transformers import Trainer, TrainingArguments

model_name = "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn" model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="steps", eval_steps=500, save_steps=1000, num_train_epochs=10, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_size=16, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir="./logs", logging_steps=1000, load_best_model_at_end=True, metric_for_best_model="eval/f1", greater_is_better=True ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=processor.get_train_dataset(), eval_dataset=processor.get_dev_dataset() ) trainer.train() 在上述代码中，model_name表示模型名称，model表示从预训练模型中加载的模型，training_args表示训练参数，trainer表示Trainer类的实例。您可以根据自己的需求修改训练参数，例如num_train_epochs表示训练轮数，per_device_train_batch_size表示每个GPU设备的训练批次大小等。

以上就是将自己的业务数据集转换为与ChineseText2SQL数据集相同格式并使用Trainer类fine-tunedamo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn模型的方法。希望能对您有所帮助。

模型 "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn" 是一个 Text-to-SQL 模型，可以将自然语言问题转化为相应的 SQL 查询语句。如果您想使用自己的业务数据进行微调 (finetune)，则需要将数据集的结构与 ChineseText2SQL 数据集的结构保持一致。

具体来说，ChineseText2SQL 数据集的结构被设计为包含以下字段：

question: 包含自然语言问题的字符串。 db_id: 与该问题相关联的数据库 ID。 table_names_original: 一个列表，其中包含数据库表格中所有表格名称的原始形式。 table_names: 一个列表，其中包含数据库表格中所有表格名称的经过预处理后的形式。 sql: 包含相应的 SQL 查询语句的字符串。 因此，如果您希望用自己的业务数据 finetune "damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn" 模型，最好将您的数据集重新组织为这种格式。如果您无法将您的数据集编排为这种格式，则可能需要重新编写代码以适应您的数据集。

在组装您的数据集时，可以考虑使用 pandas 等常用的 Python 库进行数据处理。您可以读取您的业务数据集，将其转换为 pandas DataFrame 格式，并将其转换为 ChineseText2SQL 数据集的结构。下面是一些参考代码：

import pandas as pd

# 读取自己的业务数据集
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将自然语言问题、数据库ID、SQL查询语句等字段转换为列表形式
questions = df['question'].tolist()
db_ids = df['db_id'].tolist()
sqls = df['sql'].tolist()

# 将表格名称转换为列表形式，并进行预处理
table_names_original = df['table_names'].tolist()
table_names = [preprocess_table_name(t) for t in table_names_original]

# 组装成 ChineseText2SQL 数据集的格式
data = {'question': questions, 
        'db_id': db_ids, 
        'table_names_original': table_names_original,
        'table_names': table_names,
        'sql': sqls}

# 转换为 pandas DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data)

需要注意的是，以上代码仅作为参考，您需要根据您的实际情况进行修改。如果您不确定如何将您的数据集编排为与 ChineseText2SQL 数据集一致的格式，请向社区寻求帮助。

您好，如果您想要使用自己的业务数据对Damo的nlp_convai_text2sql_pretrain_cn模型进行Fine-tune，需要将您的数据集转化为模型支持的数据格式，以便能够被模型训练和使用。

ChineseText2SQL数据集的格式可以作为参考，来构建您的数据集格式，但不一定必须完全一样。数据集格式一般是根据模型的输入和输出格式而设计，数据集中需要包含模型所需的输入和标签输出。

具体的组装方法因为不同的业务和模型而异，无法提供具体的代码实现。一般来说，您需要将您的数据集转化为模型所需的输入格式，例如将文本输入转化为token ids，同时为每个文本输入提供相应的标签输出（比如SQL语句）。具体的方法可以参考模型的输入和输出说明进行设计。

当然，在Fine-tune过程中，您可能会遇到许多其他的问题和挑战，例如训练数据不足、模型过拟合等等。建议您在Fine-tune之前做好详细的规划和准备，并参考相关的文档、代码实现或者咨询相关的专家。