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锦中融合门户系统
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大学综合门户与大模型训练的融合实践
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小明：最近我在研究大学综合门户系统，想看看能不能和大模型训练结合起来。
小李：那是个好主意！你可以先从数据整合开始，把校园里的课程、学生信息等数据统一起来。
小明：对，我打算用Python写个脚本，把数据库中的数据提取出来，然后整理成适合训练的数据格式。
小李：不错，那你有没有考虑过使用像Pandas这样的库来处理数据？
小明：是的，我已经在用了。下面是一个简单的数据提取示例：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db_name')
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM student_info", engine)
df.to_csv('student_data.csv', index=False)
小李：这个代码很实用。接下来你可以把这些数据用于大模型训练。
小明：没错，我计划用Hugging Face的Transformers库进行微调，让模型理解校园相关的文本数据。
小李：那你可以参考以下代码进行模型加载和训练：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
小明：这太棒了！现在我明白了，大学综合门户不仅可以提升用户体验，还能为大模型训练提供高质量的数据支持。
小李：没错，技术融合是未来的趋势，继续加油吧！
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