分布式存储

ORM： 用Python对象操作数据库，无需直接编写SQL。数据库驱动：database.pymodels.py使用Python类定义数据表结构Pydantic模式定义请求/响应数据的序列化和验证crud.pymain.pyDjango ORM 案例models.pyserializers.pyviews.pyadmin.pyFlask + SQLAlchemy 案例config.py显式配置管理

评估目标：评估模型在预训练阶段获得的基本语言能力、知识表示和通用推理能力，确保模型具备良好的基础性能。评估方法：基准测试：使用多个标准基准数据集进行零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）评估，例如：困惑度计算：在保留的验证集上计算模型的困惑度（perplexity），以衡量语言建模质量。损失曲线分析：监控训练损失和验证损失曲线，检查过拟合或欠拟合现象。定性分析：手动检查模型在开放

评估目标：评估模型在预训练阶段获得的基本语言能力、知识表示和通用推理能力，确保模型具备良好的基础性能。评估方法：基准测试：使用多个标准基准数据集进行零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）评估，例如：困惑度计算：在保留的验证集上计算模型的困惑度（perplexity），以衡量语言建模质量。损失曲线分析：监控训练损失和验证损失曲线，检查过拟合或欠拟合现象。定性分析：手动检查模型在开放

任务类型：是文本生成、对话、代码编写、信息抽取、复杂推理还是多模态理解？性能要求：需要“最好”的效果，还是“足够好”即可？对响应速度（延迟）和吞吐量有何要求？成本预算：是按调用次数付费（API）还是一次性投入（私有化部署）？预算是多少？数据敏感性：处理的数据是否涉及商业秘密、个人隐私？是否需要私有化部署？技术能力：团队是否有能力进行模型的微调、部署和运维？

任务类型：是文本生成、对话、代码编写、信息抽取、复杂推理还是多模态理解？性能要求：需要“最好”的效果，还是“足够好”即可？对响应速度（延迟）和吞吐量有何要求？成本预算：是按调用次数付费（API）还是一次性投入（私有化部署）？预算是多少？数据敏感性：处理的数据是否涉及商业秘密、个人隐私？是否需要私有化部署？技术能力：团队是否有能力进行模型的微调、部署和运维？

AI+场景应用

选品Agent：工具：网页爬虫（竞争对手数据）、市场趋势API。客服Agent：工具：RAG知识库、多语言翻译API。定价Agent：工具：竞品价格监控、成本计算器。多任务学习：同时进行意图分类（200+类别）和关键实体抽取（如地址、人名、事件）。关系抽取：基于预定义Schema，提取"药物治疗疾病"、"基因表达蛋白"等关系。版面分析：使用LayoutLMv3识别文档结构（标题、段落、表格、公式）

选品Agent：工具：网页爬虫（竞争对手数据）、市场趋势API。客服Agent：工具：RAG知识库、多语言翻译API。定价Agent：工具：竞品价格监控、成本计算器。多任务学习：同时进行意图分类（200+类别）和关键实体抽取（如地址、人名、事件）。关系抽取：基于预定义Schema，提取"药物治疗疾病"、"基因表达蛋白"等关系。版面分析：使用LayoutLMv3识别文档结构（标题、段落、表格、公式）

参数配置核心代码实现===================================业务场景：律师事务所微调专用法律大模型进行合同智能审查