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大学网上流程平台与大模型训练的技术融合
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小李：最近我在研究大学网上流程平台的优化方案，有没有什么新技术可以应用？
小王：你是不是在考虑引入AI？比如用大模型来处理流程中的自然语言任务。
小李：对啊，比如学生申请材料的自动审核，或者教务系统的智能问答。那具体怎么实现呢？
小王：我们可以使用像BERT这样的预训练模型，然后在平台上部署一个API接口，让系统能理解用户输入的文本，并给出相应的处理建议。
小李：听起来不错，那代码怎么写呢？
小王：我们可以用Python和Flask框架搭建一个简单的服务。例如：
from flask import Flask, request
from transformers import pipeline
app = Flask(__name__)
nlp = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
@app.route('/classify', methods=['POST'])
def classify():
text = request.json['text']
result = nlp(text)
return {'label': result[0]['label'], 'score': result[0]['score']}
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小李：这样就能把大模型嵌入到流程平台中了？
小王：是的，这样平台可以根据输入内容自动判断类型，提高处理效率。
小李：那如果数据量很大怎么办？
小王：可以考虑分布式训练，比如使用PyTorch或TensorFlow进行模型优化，再部署到集群中运行。
小李：明白了，这确实是一个值得探索的方向。
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