能否不使用S3存储桶通过SageMaker Python CLI训练Anthropic模型生成SQL？

• 本地数据直接加载预处理
  直接用pandas读取本地Excel文件，解析数据表的字段、数据类型，以及描述表间关联的元数据。把这些信息整理成结构化文本（比如每个表的字段列表、外键关联规则），作为模型理解数据结构的上下文素材。示例代码：

  import pandas as pd
  # 读取数据表
  table_data = pd.read_excel("本地数据表路径.xlsx")
  # 读取元数据表（描述表关联）
  metadata = pd.read_excel("本地元数据路径.xlsx")
  # 提取表结构和关联规则，整理成prompt可用的文本
  table_schema = "\n".join([f"表{row['表名']}字段：{row['字段列表']}" for _, row in metadata.iterrows()])
  

• 用LangChain实现本地数据驱动的模型交互
  借助LangChain框架调用Anthropic的Claude系列模型，不需要把数据上传到S3。把刚才整理好的表结构、元数据作为上下文，套入SQL生成的prompt模板，直接让模型基于本地输入生成SQL。全程数据在本地处理，只需要通过API密钥调用Anthropic的接口即可，完全绕开S3存储。

• 微调模型的本地数据处理方式
  如果要对Anthropic模型做微调，不用把数据集传到S3：把本地Excel里的表结构、元数据和对应的SQL示例整理成JSONL格式的微调数据集，直接通过Anthropic的微调API上传本地文件（部分区域的API支持直接上传本地文件）；如果API不支持直接传，也可以把数据集压缩后通过POST请求发送，不需要依赖S3。

• 改造现有SageMaker示例
  你参考的SageMaker示例是基于AWS生态的，把其中涉及S3数据读取的代码（比如s3_client.get_object()）替换成本地Excel读取逻辑，后续的元数据解析、prompt构建逻辑完全保留，就能在本地环境运行，不需要S3权限。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bhavani Priya