​​开源大数据模型众多，涵盖多个领域和场景，常见的有 RedPajama、SWIFT、Text2SQL 等，它们在数据处理、模型微调、自然语言与数据库交互等方面各有特色。​​

RedPajama 通过 LLM 大语言模型数据处理组件对 GitHub 代码数据清洗，包括过滤低质量、识别删除重复样本等；SWIFT 是阿里开源的大模型微调轻量级框架，可提高 RAG 应用准确度；Text2SQL 准确度超 GPT4，用于自然语言到数据库查询语言的转换；AutoLabel 是阿里开发的自动标注工具，效率远超人工且准确度相当；DataEase 能实现无需代码的数据可视化；Colossal-AI 基于 PyTorch 降低大模型训练等成本；vLLM 提供高效推理吞吐量等特性；OpenLLM 支持 LLaMA 等多种模型在生产环境运行；QLora 高效预训练微调方法减少内存占用；Dify 支持多种大模型推理；LLM Foundry 是大模型推理、服务和微调工具；Chat2DB 是阿里开源的智能通用数据库 SQL 客户端及报表工具；Defog AI SQLCoder 与 BIRD-SQL 都可将自然语言问题转为 SQL 查询；PandaGPT 横扫六模态，是剑桥华人团队开源的大型基础模型；Skywork-13B 有 130 亿参数与高质量多语言训练数据，由昆仑万维开发。

开源大数据模型各自具备优势，在不同的大数据处理场景中发挥着重要作用，开发者可根据具体需求选择合适的模型助力大数据处理工作。