文章导航下载安装pyecharts包获取数据绘制柱状图绘制饼图绘制中国地图通过前面两个教程我们已经将爬取到的数据保存至Mysql数据库中，这里我们将Mysql中的数据进行可视化展示下载安装pyecharts包pip install pyechartpip安装不成功的请参考Scrapy爬虫教程【一】中离线安装方法获取数据创建jobnums.py文件，从Mysql数据库中获取每个城市的名称和岗位数量并

文章导航创建数据库通过python操作Mysql数据库通过Scrapy爬虫框架直接保存至Mysql数据库由于Scrapy爬虫教程【一】所爬的网站已经更换页面了，所以爬不到数据了，现在更新Scrapy爬虫教程【二】，这次新添加了保存至mysql数据库教程，方便大家学习。创建数据库这里使用的是mysql数据库+可视化工具Navicat，没有装的同学可以去百度教程装一下。创建数据库51job，再创建表j

本人双非硕，硕士课题研究机械臂抓取相关的工作，秋招两个半月，投递简历500+，笔试测评若干，面试10+，到手小厂视觉算法岗offer一个。奈何算法太吃bg了，准备转大模型开发，这个专栏用于记录我的大模型学习记录。，老师讲的很不错！

首先查看Qwen的只需要加载分词器，模型以及一些配置信息等，即可对话大模型了。可以看到上述对话中，不断将history传入到模型中，实现一个多轮对话的效果。但是当前的情况下只适合单机一个人使用，此时你传入的字符串，会经过chat方法映射成tokenID序列交给模型推理；当把模型交给推理服务端，作为一个服务的时候，此时将没有chat方法了，只会加载模型本身，模型的输入就是tokenID的序列。当我们

是Python 的异步编程模型。允许在单线程中并发处理多个 I/O 操作（比如等待网络、文件、数据库）。

它的逻辑就是首先将query传入到检索器中，检索到5个最相关的向量作为context，然后依次传入query和chat_history，再将这三个内容传入到full_chat_prompt，构建起一个完整的Prompt，最后输入到我们的chat模型得到输出。一共432段文字，chunks列表里面存放的就是Document类数据，它包括page_content（也就是我们需要的文字），和meta信息

的作用是允许工作线程安全地与主线程的事件循环交互，确保回调函数在正确的线程（事件循环所在的线程）执行。其中获取当前asyncio事件循环。

一般来说，大模型的训练分为三个部分：（1）预训练。（2）监督式微调。（3）强化学习。

注意力掩码（Attention Mask）​ 是Transformer模型中非常重要的组件，用于控制模型在处理序列时应该关注哪些位置。表示模型支持的最大上下文长度是 32,768 个 tokens，超长会被截断。是基于通义千问模型提供的微调代码进行微调的，现在是手写一个微调的代码，相对来说更底层，感受一下大模型微调。它的核心思想就是只预测大模型的输出内容，这个效果是通过。这段代码是专门服务于Qwe

其中学习模型是被训练优化的模型，学习生成更好的回答。参考模型是保持初始行为，防止模型"遗忘"或"跑偏"PO（直接偏好优化）​ 是一种无需训练奖励模型的强化学习算法，专门用于对齐大语言模型与人类偏好。感觉还没有拟合，第二个问题回答不对。训练的过程中只更新pi模型的权重。方法，跟之前的一样，只是多了。