Upload train2.py

train2.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from datasets import Dataset
+def gen():
+    yield {"natural_language": "Отсортировать книги так, чтобы они шли в алфавитном порядке жанров, а если в жанре несколько книг, то в обратном алфавитном порядке книг",
+        "sql_query": "select BookName, BookGenre from Books order by BookGenre, BookName desc;"}
+    yield {"natural_language": "Найти тиражи в книги с шифром 6, в которых число поступивших экземпляров меньше 10",
+        "sql_query": "select *  from Сirculation where  NumReceivedCopies<10 and BookСipher=6;"}
+    yield{"natural_language": "Найти издательства, в которых торговая наценка находится в диапазоне от 0.15 до 0.3333",
+        "sql_query": "select * from PublishingHouse where TradeMargin  between 0.1500 and 0.3333;"}
+    yield{"natural_language": "Найти авторов, ФИО которых оканчивается на -ов",
+        "sql_query": "select * from Bookstore.Authors where AuthorFIO like '%ов';"}
+    yield{"natural_language": "Подвести итоги в таблице тиражей: сколько всего тиражей, общее число поступивших экземпляров, минимальное и максимальное число непроданных экземпляров, средняя закупочная цена.",
+        "sql_query": "select count(*) as СirculationCount, sum(NumReceivedCopies) as AllReceivedCopies, min(NumUnsoldCopies) as MinUnsoldCopies, max(NumUnsoldCopies) as MaxUnsoldCopies, avg(PurchasePrice) as AvgPurchasePrice from Сirculation;"}
+    yield{"natural_language": "Найти все тиражи, в которых количество непроданных копий больше 3, отсортировать и сгруппировать по дате поступления, вывести при условии, что закупочная цена больше 110000",
+        "sql_query": "select DeliveryDate, count(*) as Counts, sum(PurchasePrice) as Prices from Сirculation where NumUnsoldCopies>3 group by DeliveryDate having sum(PurchasePrice)>110000 order by DeliveryDate;"}
+    yield{"natural_language": "Сделать суммирующую строку для жанра и темы книги, посчитать количество книг для каждой пары жанр-тема.",
+        "sql_query": "select [BookTheme],[BookGenre], count(*) as Counts from [dbo].[Books] group by [BookTheme],[BookGenre] with rollup;"}
+ds = Dataset.from_generator(gen)