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在本地对 Qwen-3-4B 模型进行微调，并结合强化学习（RL）以提高其从自然语言（TXT）到结构化查询语言（SQL）的转换能力（即 TXT2SQL），是一个复杂但非常有价值的任务。以下是一个详细的流程步骤，涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个方面。

一、项目概述

目标：通过微调和强化学习提升 Qwen-3-4B 模型在 TXT2SQL 任务上的表现，使其能够更准确地将自然语言查询转换为相应的 SQL 语句。

应用场景：数据库查询自动化、数据分析工具、智能助手等。

二、环境准备
硬件要求

GPU：至少需要多块高性能 GPU（如 NVIDIA A100 或 V100），因为 Qwen-3-4B 模型参数量大，内存需求高。

内存：建议至少 128GB RAM，以确保数据处理和模型加载的流畅性。

存储：高速 SSD 存储，确保模型权重和数据集的快速读取。
软件环境

操作系统：推荐使用 Linux（如 Ubuntu 20.04 或更高版本），对深度学习框架的支持更完善。

Python：建议使用 Python 3.8 或更高版本。

深度学习框架：

PyTorch：Qwen 模型通常基于 PyTorch 开发，确保安装与模型兼容的 PyTorch 版本。

Hugging Face Transformers：用于加载和管理预训练模型。

其他依赖：

CUDA 和 cuDNN：确保与 GPU 驱动和 PyTorch 版本兼容。

Git：用于克隆相关仓库。
安装必要的库

创建并激活虚拟环境（可选但推荐）

python -m venv qwen_txt2sql_env
source qwen_txt2sql_env/bin/activate # 对于 Windows 使用 qwen_txt2sql_env\Scripts\activate

安装 PyTorch（根据 CUDA 版本选择）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 示例为 CUDA 11.8

安装 Hugging Face Transformers

pip install transformers

安装其他依赖（如 datasets, accelerate, peft, bitsandbytes, trl 等）

pip install datasets accelerate peft bitsandbytes trl sqlparse

说明：
sqlparse 用于 SQL 语句的解析和格式化，有助于评估生成 SQL 的质量。

三、数据准备
数据集选择

TXT2SQL 任务需要包含自然语言查询和对应 SQL 语句的数据集。常用的公开数据集包括：
Spider：一个大规模的跨领域 TXT2SQL 数据集，包含复杂的 SQL 查询。

WikiSQL：相对简单的 TXT2SQL 数据集，适合入门和快速实验。

CSpider：Spider 的中文版本，适用于中文 TXT2SQL 任务。

推荐：如果目标是提高中文 TXT2SQL 能力，可以选择 CSpider 或 Spider 中的中文部分（如果可用）。
数据下载与预处理

以 Spider 数据集为例：

克隆 Spider 数据集仓库

git clone https://github.com/taoyds/spider.git
cd spider

数据结构：
database/：包含与每个示例对应的数据库文件。

train_spider.json：训练集，包含自然语言查询和对应的 SQL。

dev_spider.json：验证集。

test_spider.json：测试集。

数据预处理：

需要将数据集转换为模型可接受的格式，通常为 JSON 或 JSONL，包含 input（自然语言查询）和 output（SQL 语句）字段。

import json

示例：加载 Spider 的 train_spider.json

with open(‘spider/train_spider.json’, ‘r’, encoding=‘utf-8’) as f:
train_data = json.load(f)

转换为模型输入格式

formatted_train_data = []
for item in train_data:
formatted_item = {
“input”: item[‘question’], # 自然语言查询
“output”: item[‘query’] # SQL 语句
formatted_train_data.append(formatted_item)

保存为 JSONL 文件

with open(‘train_formatted.jsonl’, ‘w’, encoding=‘utf-8’) as f:
for item in formatted_train_data:
f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + ‘\n’)

同样处理 dev_spider.json 和 test_spider.json

注意：
确保 SQL 语句的格式与目标数据库兼容，必要时进行标准化。

如果使用中文数据集，确保模型和分词器支持中文。
使用 Hugging Face datasets 库加载和预处理数据

from datasets import load_dataset, Dataset

如果已将数据转换为 JSONL 格式，可以使用 datasets 加载

dataset = load_dataset(‘json’, data_files={‘train’: ‘train_formatted.jsonl’, ‘validation’: ‘dev_formatted.jsonl’, ‘test’: ‘test_formatted.jsonl’})

查看数据集结构

print(dataset)

进一步预处理：

使用 Qwen 的分词器对 input 和 output 进行分词和编码。

from transformers import AutoTokenizer

加载 Qwen 的分词器

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“Qwen/Qwen-3-4B”, trust_remote_code=True)

定义预处理函数

def preprocess_function(examples):
# 对 input 和 output 进行分词和编码
model_inputs = tokenizer(examples[“input”], max_length=512, truncation=True)
# 使用特殊的 token 分隔 input 和 output，例如
labels = tokenizer(examples[“output”], max_length=512, truncation=True)
model_inputs[“labels”] = labels[“input_ids”]
return model_inputs

应用预处理

tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

查看处理后的数据集

print(tokenized_dataset)

注意：
需要在 input 和 output 之间添加特殊的分隔符（如 ），以帮助模型区分自然语言查询和 SQL 语句。这需要在分词器中添加相应的 token，或者在模型中进行处理。

确保 max_length 适合你的 GPU 内存，必要时调整。

四、模型微调
加载预训练模型

使用 Hugging Face 的 transformers 库加载 Qwen-3-4B 预训练模型。注意，Qwen 模型可能需要特定的加载方式，确保参考官方文档或模型仓库的说明。

from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

加载 Qwen-3-4B 模型

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“Qwen/Qwen-3-4B”, trust_remote_code=True)

注意：
Qwen-3-4B 模型较大，可能需要使用模型并行或优化加载方式，如使用 accelerate 库进行分布式加载。

确保你的 GPU 配置能够支持模型的加载和训练。
配置训练参数

使用 TrainingArguments 配置训练参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。

training_args = TrainingArguments(
output_dir=“./results_txt2sql”,
evaluation_strategy=“epoch”,
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=2, # 根据 GPU 内存调整
per_device_eval_batch_size=2,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
save_total_limit=2,
save_steps=500,
logging_dir=“./logs_txt2sql”,
logging_steps=100,
fp16=True, # 如果 GPU 支持混合精度训练
gradient_accumulation_steps=4, # 累积梯度以模拟更大的批次
)

注意：
per_device_train_batch_size 和 per_device_eval_batch_size 需要根据 GPU 内存进行调整。对于 Qwen-3-4B，可能需要设置为 1 或 2。

gradient_accumulation_steps 可以帮助模拟更大的批次，提高训练稳定性。
定义 Trainer

使用 Hugging Face 的 Trainer 类进行模型微调。

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset[“train”],
eval_dataset=tokenized_dataset[“validation”],
tokenizer=tokenizer,
)

开始微调

trainer.train()

注意：
由于 Qwen-3-4B 模型较大，直接微调可能需要大量的显存。考虑使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 或 QLoRA 等高效微调方法，以减少显存占用和加速训练。
使用 LoRA 进行高效微调

安装 PEFT 库（如果尚未安装）

pip install peft

from peft import LoraConfig, get_peft_model

定义 LoRA 配置

lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=16,
target_modules=[“q_proj”, “v_proj”], # 根据模型架构选择目标模块
lora_dropout=0.05,
bias=“none”,
task_type=“CAUSAL_LM”
)

应用 LoRA 到模型

model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters() # 查看可训练参数

重新定义 Trainer 进行微调

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset[“train”],
eval_dataset=tokenized_dataset[“validation”],
tokenizer=tokenizer,
)

开始微调

trainer.train()

说明：
LoRA 通过引入低秩矩阵分解，仅训练部分参数，显著减少需要训练的参数数量，提高训练效率。

target_modules 通常选择注意力机制中的 q_proj 和 v_proj，但可以根据具体任务和模型架构进行调整。

五、强化学习（RL）应用

在微调后的模型基础上，应用强化学习进一步优化模型在 TXT2SQL 任务上的表现。常用的 RL 方法包括 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback） 和 PPO（Proximal Policy Optimization）。
准备奖励模型（Reward Model）

强化学习需要一个奖励模型来评估生成 SQL 的质量。奖励模型可以是一个独立的模型，也可以是基于 Qwen 微调后的模型。

方法一：使用独立模型作为奖励模型
训练一个分类模型，根据 SQL 的正确性、执行结果等指标进行评分。

方法二：使用微调后的 Qwen 模型作为奖励模型
通过模型的生成质量、SQL 的执行结果等作为奖励信号。

简化示例：由于训练一个独立的奖励模型较为复杂，这里假设使用微调后的 Qwen 模型生成 SQL，并通过执行结果和语法正确性进行评分。
定义奖励函数

奖励函数需要评估生成 SQL 的质量，可以考虑以下指标：
SQL 语法正确性：使用数据库引擎验证 SQL 是否可执行且语法正确。

SQL 语义正确性：执行 SQL 后，结果是否与预期一致。

BLEU/ROUGE 分数：与参考 SQL 的相似性（辅助指标）。

示例：

import sqlparse
import subprocess

假设有一个函数可以执行 SQL 并返回结果

def execute_sql(database_path, sql):
# 这里需要根据具体数据库类型实现
# 例如，使用 SQLite
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(database_path)
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
conn.commit()
return True, result
except Exception as e:
return False, str(e)
finally:
conn.close()

简单的奖励函数示例

def reward_function(generated_sql, expected_sql, database_path):
# 1. 检查 SQL 语法是否正确
is_valid, _ = execute_sql(database_path, generated_sql)
if not is_valid:
return 0 # 语法错误，奖励为 0

# 2. 检查 SQL 语义是否正确（简化：与预期 SQL 完全匹配）
if generated_sql.strip() == expected_sql.strip():
    return 1  # 完全匹配，奖励为 1
else:
    return 0.5  # 部分匹配，奖励为 0.5

# 可以进一步引入 BLEU/ROUGE 分数作为辅助奖励

注意：
实际应用中，奖励函数需要更加精细，考虑 SQL 的语义相似性、执行结果的准确性等。

可能需要结合多个指标进行综合评分。
使用 PPO 进行强化学习优化

Hugging Face 提供了 trl 库来简化 PPO 的实现。

安装 trl 库（如果尚未安装）

pip install trl

from trl import PPOTrainer

定义 PPOTrainer

ppo_trainer = PPOTrainer(
model=model,
# 这里需要定义奖励模型，假设使用上述 reward_function 作为奖励信号
# 由于 trl 的 PPOTrainer 需要与奖励模型集成，这里需要自定义实现
# 简化示例，假设已经有一个奖励模型 reward_model
# reward_model=reward_model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset[“train”],
eval_dataset=tokenized_dataset[“validation”],
tokenizer=tokenizer,
)

由于 trl 的 PPOTrainer 需要更复杂的集成，以下为简化流程

实际实现可能需要自定义训练循环

示例：自定义 PPO 训练循环（简化版）

import torch
from tqdm import tqdm

设置训练参数

num_epochs = 3
batch_size = 2

准备数据加载器

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(tokenized_dataset[“train”], batch_size=batch_size, shuffle=True)

优化器

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

训练循环

for epoch in range(num_epochs):
model.train()
total_reward = 0
for batch in tqdm(train_dataloader):
# 1. 模型生成 SQL
input_ids = batch[‘input_ids’]
attention_mask = batch[‘attention_mask’]
# 使用模型生成 SQL
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=512)
generated_sql_tokens = outputs[0]
generated_sql = tokenizer.decode(generated_sql_tokens, skip_special_tokens=True)

    # 2. 获取参考 SQL
    # 假设 batch 中包含 'output' 字段
    # 需要根据实际数据集结构调整
    # 这里假设 batch 是字典，包含 'output'
    expected_sql = batch['output']  # 需要确保 batch 包含 'output'

    # 3. 计算奖励
    # 需要数据库路径
    database_path = "path_to_database.db"  # 替换为实际数据库路径
    reward = reward_function(generated_sql, expected_sql, database_path)
    total_reward += reward

    # 4. 计算损失（简化：根据奖励调整模型）
    # 这里需要定义具体的损失函数，例如基于奖励的策略梯度
    # 由于 PPO 的复杂性，此处仅展示概念
    # 实际实现需要参考 trl 或其他强化学习库的文档

    # 5. 反向传播与优化
    # 由于奖励是标量，需要设计合适的损失函数
    # 此处省略具体实现

avg_reward = total_reward / len(train_dataloader)
print(f"Epoch {epoch+1}, Average Reward: {avg_reward}")

注意：上述代码为概念性示例，实际 PPO 训练需要更复杂的实现

说明：
trl 的 PPOTrainer 需要与奖励模型集成，具体实现较为复杂，建议参考 https://huggingface.co/docs/trl/index 和相关示例。

实际中，可能需要自定义训练循环，结合奖励信号调整模型参数。
使用 Hugging Face trl 的 PPOTrainer（高级）

由于 trl 的 PPOTrainer 需要与奖励模型集成，且涉及复杂的训练逻辑，建议参考以下步骤：
定义奖励模型：可以是一个独立的分类模型，用于评估 SQL 的质量，或者基于模型生成结果和执行反馈的奖励函数。

集成奖励模型到 PPOTrainer：PPOTrainer 需要能够接收奖励信号，并根据奖励调整模型策略。

实现自定义训练循环：如果 trl 的 PPOTrainer 无法直接满足需求，可能需要自定义训练循环，结合奖励信号进行策略优化。

参考资源：
https://huggingface.co/docs/trl/index

https://github.com/huggingface/trl/tree/main/examples

https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/ppo.html

注意：
强化学习训练通常需要大量的计算资源和时间，建议在具备高性能 GPU 的环境下进行。

奖励函数的设计对模型性能影响重大，需根据具体任务需求进行精细调整。

六、评估与测试
模型评估

自动评估指标：

执行准确率：生成的 SQL 在数据库上执行后，结果与预期是否一致。

语法正确性：SQL 是否符合语法规范，能否被数据库引擎正确解析。

模型评估（续）

BLEU/ROUGE 分数：虽然 TXT2SQL 任务更注重 SQL 的执行结果和语义正确性，但 BLEU 或 ROUGE 分数可以作为辅助指标，衡量生成 SQL 与参考 SQL 的文本相似性。

执行准确率：最重要的指标，衡量生成的 SQL 在目标数据库上执行后是否返回与预期一致的结果。

语法正确性：通过数据库引擎验证生成的 SQL 是否可执行且无语法错误。

实现评估脚本：

import json
from tqdm import tqdm

def evaluate_model(model, tokenizer, dataset, database_path):
model.eval()
total = 0
correct = 0
syntax_correct = 0

for item in tqdm(dataset):
    # 输入自然语言查询
    input_text = item["input"]
    # 参考 SQL
    reference_sql = item["output"]

    # 模型生成 SQL
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
    attention_mask = torch.ones_like(input_ids)
    output_ids = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=512)
    generated_sql = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

    # 检查语法正确性
    is_valid, _ = execute_sql(database_path, generated_sql)
    if is_valid:
        syntax_correct += 1

    # 检查语义正确性（执行结果是否一致）
    # 这里需要实现一个函数来比较生成 SQL 和参考 SQL 的执行结果
    # 由于比较 SQL 执行结果较为复杂，可以简化为语法正确性评估
    # 或者实现一个更复杂的比较逻辑
    if generated_sql.strip() == reference_sql.strip():
        correct += 1

    total += 1

syntax_accuracy = syntax_correct / total
exact_match_accuracy = correct / total

print(f"Syntax Accuracy: {syntax_accuracy:.4f}")
print(f"Exact Match Accuracy: {exact_match_accuracy:.4f}")

调用评估函数

evaluate_model(model, tokenizer, tokenized_dataset[“validation”], “path_to_database.db”)

注意：
实际评估中，execute_sql 函数需要根据目标数据库类型（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）实现。

比较生成 SQL 和参考 SQL 的执行结果可能需要执行两个 SQL 并比较返回的结果集，这可能涉及数据排序、去重等操作。
实际应用测试

部署模型：将微调后的模型部署为 REST API 或 gRPC 服务，供实际应用调用。

用户测试：邀请用户输入自然语言查询，观察模型生成的 SQL 是否符合预期，并收集反馈。

七、部署与应用
模型导出与保存

保存微调后的模型

model.save_pretrained(“./fine_tuned_qwen_txt2sql”)
tokenizer.save_pretrained(“./fine_tuned_qwen_txt2sql”)

部署模型

方案一：本地部署（FastAPI）

安装 FastAPI 和 Uvicorn

pip install fastapi uvicorn

创建 FastAPI 应用

from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
generator = pipeline(“text-generation”, model=“./fine_tuned_qwen_txt2sql”, tokenizer=“./fine_tuned_qwen_txt2sql”)

@app.post(“/generate_sql”)
def generate_sql(query: str):
# 生成 SQL
result = generator(query, max_length=512)
generated_sql = result[0][‘generated_text’]
return {“generated_sql”: generated_sql}

启动服务

uvicorn main:app --reload

方案二：云端部署（阿里云 PAI）
将模型上传至阿里云 PAI 平台，创建模型服务和 API 端点。

参考 https://help.aliyun.com/product/29097.html 进行部署。
集成到 Spring AI Alibaba

如果目标是将微调后的 Qwen 模型集成到 Spring AI Alibaba 框架中，可以参考以下步骤：
模型服务化：将微调后的模型部署为 REST API 或 gRPC 服务。

Spring AI Alibaba 配置：

在 Spring AI Alibaba 中配置外部模型服务的调用。

或通过自定义节点集成模型。
测试与优化：

确保模型在 Spring AI Alibaba 的工作流和多代理环境中正常运行。

进行性能优化和功能测试。

八、强化学习（RL）的进一步优化
奖励函数设计

奖励函数是强化学习的核心，直接影响模型的优化方向。以下是一些设计奖励函数的思路：
语法正确性奖励：如果生成的 SQL 可以被数据库引擎正确解析，给予正向奖励。

语义正确性奖励：如果生成的 SQL 执行结果与预期一致，给予更高的正向奖励。

惩罚机制：

语法错误：给予较大的负向奖励。

执行错误：给予负向奖励。

与参考 SQL 差异较大：给予适度的负向奖励。

示例：

def reward_function(generated_sql, expected_sql, database_path):
# 1. 检查语法正确性
is_valid, _ = execute_sql(database_path, generated_sql)
if not is_valid:
return -1 # 语法错误，负向奖励

# 2. 检查语义正确性
# 这里需要实现一个函数来比较生成 SQL 和参考 SQL 的执行结果
# 简化为完全匹配
if generated_sql.strip() == expected_sql.strip():
    return 1  # 完全匹配，正向奖励
else:
    return 0.2  # 部分匹配，适度正向奖励

PPO 训练的进一步实现

由于 trl 的 PPOTrainer 需要与奖励模型集成，以下是一个更详细的实现思路：
定义奖励模型：

可以是一个独立的分类模型，用于评估 SQL 的质量。

或者基于模型生成结果和执行反馈的奖励函数。
集成奖励模型到 PPOTrainer：

PPOTrainer 需要能够接收奖励信号，并根据奖励调整模型策略。

可能需要自定义 reward_fn 函数，将奖励信号传递给 PPOTrainer。
实现自定义训练循环：

如果 trl 的 PPOTrainer 无法直接满足需求，可能需要自定义训练循环，结合奖励信号进行策略优化。

参考代码：

from trl import PPOConfig, PPOTrainer

定义 PPO 配置

ppo_config = PPOConfig(
model_name_or_path=“Qwen/Qwen-3-4B”,
learning_rate=2e-5,
batch_size=4,
mini_batch_size=2,
)

初始化 PPOTrainer

ppo_trainer = PPOTrainer(
config=ppo_config,
model=model,
tokenizer=tokenizer,
reward_model=None, # 可以传入奖励模型
)

自定义训练循环

for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_dataloader:
# 1. 模型生成 SQL
input_ids = batch[‘input_ids’].to(model.device)
attention_mask = batch[‘attention_mask’].to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=512)
generated_sql = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

    # 2. 获取参考 SQL
    expected_sql = batch['output'][0]  # 假设 batch 是字典，包含 'output'

    # 3. 计算奖励
    reward = reward_function(generated_sql, expected_sql, database_path)

    # 4. 计算损失并更新模型
    # 这里需要定义具体的损失函数，例如基于奖励的策略梯度
    # 由于 PPO 的复杂性，此处仅展示概念
    # 实际实现需要参考 trl 或其他强化学习库的文档

注意：
实际实现中，PPOTrainer 需要与奖励模型和数据加载器紧密集成，可能需要更复杂的代码结构。

建议参考 trl 的官方示例和文档，或结合社区资源进行开发。

九、参考资源与文档
Qwen 官方文档：

https://github.com/QwenLM/Qwen

https://huggingface.co/Qwen（请根据实际情况查找）

Hugging Face Transformers 文档：

https://huggingface.co/docs/transformers/index

PEFT 库文档：

https://huggingface.co/docs/peft/index

TRL 库文档：

https://huggingface.co/docs/trl/index

Spring AI Alibaba 文档：

https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/blob/main/README.md

Spider 数据集：

https://github.com/taoyds/spider

SQL 执行与验证：

https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html

https://github.com/andialbrecht/sqlparse

十、总结与注意事项
总结

通过以上步骤，你可以在本地环境中对 Qwen-3-4B 模型进行微调，并结合强化学习方法提高其在 TXT2SQL 任务上的表现。关键步骤包括：
环境准备：确保硬件和软件环境满足要求。

数据准备：选择合适的数据集并进行预处理。

模型微调：使用 LoRA 等高效微调方法对模型进行微调。

强化学习：设计奖励函数并应用 PPO 等强化学习算法进一步优化模型。

评估与测试：通过自动评估和实际应用测试验证模型性能。

部署与应用：将模型部署为服务并集成到目标框架中。

注意事项

计算资源：

Qwen-3-4B 模型较大，微调和强化学习需要高性能 GPU 和充足的显存。

如果资源有限，可以考虑使用模型并行、梯度检查点、混合精度训练等技术优化资源使用。
数据质量：

高质量的数据集对模型微调和强化学习的效果至关重要。

确保数据集的清洗、标注和格式化符合模型需求。
训练稳定性：

大模型的训练容易遇到梯度爆炸、不稳定等问题。

使用混合精度训练、梯度裁剪、学习率调度等技术提高训练稳定性。
奖励函数设计：

奖励函数的设计对强化学习的效果影响重大。

需要根据具体任务需求设计合理的奖励信号，平衡语法正确性和语义正确性。
伦理与安全：

在微调和部署 AI 模型时，需关注模型的伦理使用，避免生成有害或偏见内容。

可结合内容过滤、安全策略等措施保障模型安全。
持续优化：

TXT2SQL 任务复杂，模型性能可能受多种因素影响。

持续收集反馈，优化数据集、奖励函数和模型架构，逐步提升模型表现。

通过以上详细的流程步骤和注意事项，你可以系统地完成本地微调 Qwen-3-4B 模型并应用强化学习提高其 TXT2SQL 能力的研究和搭建工作。如果在实际操作中遇到具体问题，建议参考相关领域的文献、社区讨论和官方文档，或寻求专业支持。