vLLM工业级部署实战：突破大模型推理效能瓶颈 在智能制造领域，传统AI质检系统面临严重推理瓶颈：7B模型单卡吞吐仅12 tokens/s，延迟高达800ms，无法满足每小时5000张图像的实时质检需求。vLLM框架通过三大创新实现效能跃升： 内存革命：PagedAttention技术将显存利用率提升至95%，单卡并发量从8激增至64； 量化突破：AWQ INT4量化使7B模型显存占用降至3.8G

电商商品评论里藏着黄金数据——用户对产品的真实反馈、痛点需求、满意度评价，不管是做市场调研、产品优化还是竞品分析，都是核心素材。但手动复制评论效率太低，用Python不仅能批量爬取，还能自动做情感分析、生成词云，快速提炼关键信息。本文以京东商品为例（反爬宽松、结构清晰，新手友好），全程实战「」全流程，用最基础的技术栈（requests+BeautifulSoup+SnowNLP），不用复杂配置，3

用自然语言指令替代硬编码解析规则，彻底解决字段名/结构/格式不统一的痛点，2025年解析准确率可达98%以上；技术闭环：不规则数据采集→清洗→GPT-4o语义解析→Pydantic验证→结构化输出，无需人工编写任何解析规则；效率提升逻辑：新增字段/适配新网站仅需修改自然语言指令（5分钟），替代人工编写/调试硬编码规则（数小时/天），效率提升10倍+；避坑关键：精准的提取指令、数据预处理（去冗余）、

2025反爬核心：从「单一规则检测」升级为「AI驱动的多维度特征聚类」，传统方法完全失效；解决方案逻辑：Hook加密函数（WASM+动态密钥）+ 多维度指纹伪装（控制AI相似度）+ AI生成真人滑块轨迹 + 全维度联动；通过率99%的关键指纹：所有维度同步修改，相似度0.7-0.8，匹配IP/UA特征；轨迹：模拟加速度/停顿/抖动，符合真人行为模式；加密：优先Hook，避免静态解析，动态获取密钥；

基于AsyncIO+aiohttp构建异步爬虫，核心是semaphore控制并发、优化连接池；电商场景适配：签名生成、TLS指纹伪装、频率控制，解决2025反爬检测；异步存储：Motor批量写入MongoDB，保证高并发下的数据完整性。

AI生成爬虫代码的核心是高质量Prompt工程：结构化、精准化、约束明确的Prompt能让AI生成95%以上可直接运行的代码，是效率提升10倍的关键；LangChain自动化工作流：将“Prompt构建→代码生成→验证→执行”串联，替代人工全流程干预，实现爬虫开发“零编码”；实战关键：优先使用Playwright适配动态网页，加入合规约束避免法律风险，代码验证+修复机制提升稳定性；效率提升逻辑：分

2025年AI辅助爬虫去重的核心是CLIP跨模态模型——解决了传统去重方法“重文本、轻图片、语义理解弱”的痛点，能精准识别图文混合、内容改写的重复网页；技术闭环：网页内容提取→CLIP跨模态编码→FAISS相似度检索→Redis缓存→实时去重，兼顾准确率与效率；调优关键：特征融合权重、相似度阈值需根据网页类型校准，FAISS索引优化可提升海量数据下的检索效率；轻量化部署：Chinese-CLIP轻

2025年大模型+爬虫联动的核心是「特征采集→LLM智能分析→代码生成→验证迭代」的全闭环，替代传统人工逆向反爬规则的低效模式；高质量的反爬特征采集（JS加密函数、失败日志、指纹检测项）和Prompt工程是联动成功的关键；代码验证与迭代模块解决了大模型生成代码“看起来对但跑不通”的痛点，2025年可将迭代成功率提升至85%以上；合规是前提：需在Prompt、代码校验、数据用途全环节加入合规约束，避

本文介绍了基于Python的京东商品评论爬取与情感分析全流程。通过requests库抓取京东商品评论API数据，利用SnowNLP进行情感分析，将评论分类为正面、负面和中性。文章详细展示了数据预处理、情感评分、可视化分析（词云、情感分布图）以及自动化监控的实现方法，并提供了优化建议如代理池、模型训练和交互式图表。该方案能帮助商家分析产品口碑、识别潜在问题，并支持自动化舆情监控与提醒。

摘要： 本文探讨了在嵌入式系统中部署 PyTorch 深度学习模型的方法与挑战。嵌入式设备通常面临计算资源有限、实时性要求高和低功耗等限制，但通过 PyTorch 框架及其优化工具（如 TorchScript、ONNX 和 PyTorch Mobile），可以实现高效模型推理。文章详细介绍了从 PC 端模型训练到嵌入式设备部署的流程，包括模型导出、转换（如 ONNX 格式）以及在 Raspberr