1. 准备好硬件（GPU）、数据；通过各方面的资讯选中你想要微调的基座模型2. 准备好代码：输入数据 + 模型 -> 在GPU上反复训练3. 训练结束以后，得到训练过程中的checkpoint + 一些log信息4. 根据log信息选一些比较有希望的checkpoint在自己的测试集上推理，获得相应的结果5. 分析结果，获得下一轮实验（数据、训练方案的迭代）思路而LLaMA-Factory就是一个

今天给大家介绍一个聚类和降维结合的项目，分为两块内容：直接使用原数据，经过数据预处理和编码后，基于原生的K-Means和PCA/T-SNE实现用户的聚类使用基于Transformer的预训练模型转换后的高维数据，再使用K-Means和PCA/T-SNE实现用户的聚类本文先介绍第一种方案的完整过程。

在上一篇文章中，我们了解了爬虫的原理以及要实现爬虫的三个主要步骤：下载网页-分析网页-保存数据。下面，我们就来看一下：如何使用Python下载网页。

Matplotlib和Plotly是两个在Python中广泛使用的数据可视化库，它们具有丰富的API和功能，用于创建各种类型的图表和图形。在本篇博客中，我们将介绍它们的主要特点和基本用法。

随着互联网时代的到来，人们更加倾向于互联网购物，某宝又是电商行业的巨头，在某宝平台中有很多商家数据，今天带大家使用python+selenium工具获取这些公开的商家数据这次的受害者：淘宝购物平台

Python部分使用paramiko库连接服务器，并执行服务器的shell脚本，因考虑到密码安全性，我们把服务器登录密码加密后写入mysql数据库，登录时从数据库中获取加密密码，解密后再登录服务器。import osimport reimport sys# 全局变量# 配置加密key# 配置数据库连接和服务器登录信息# 获取业务系统IP# 设置Excel文件导出位置# 密码加密# 密码解密retu

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Python机器学习案例：梵高的《星空》图片压缩本案例将奇异值分解用于处理图像压缩任务。

综上所述，通过huggingface或者modelscope快速了解最新的大模型，并通过公式计算硬件要求，最后可通过ollama快速部署大模型。

今天我们继续分享真实的自动化办公案例，希望各位 Python 爱好者能够从中得到些许启发，在自己的工作生活中更多的应用 Python，使得工作事半功倍！需求需要从 PDF 中取出几页并将其保存为新的 PDF，为了后期使用方便，这个工具需要做成傻瓜式的带有 GUI 页面的形式选择源 pdf 文件，再指定下生成的新的 pdf 文件名称及保存位置，和需要拆分的 page 信息，就可以得到新的 pdf 文