基于顶岗实习系统与大模型训练的功能模块设计与实现

def assign_task(student_skills, task_pool):

# 使用预训练的大模型预测最佳匹配

import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)

predictions = model(student_skills)

matched_tasks = [task for task in task_pool if task['level'] == predictions]

return matched_tasks

Alice

哇，这段代码看起来很酷！那么，对于进度跟踪模块，我们应该怎么实现呢？

Bob

进度跟踪可以通过定期收集学生的工作日志并存储到数据库中。然后使用SQL查询来统计完成情况。比如：

SELECT student_id, COUNT(*) AS completed_tasks FROM logs WHERE status='completed' GROUP BY student_id;

Alice

明白了，接下来是反馈管理模块。这一步应该如何操作呢？

Bob

反馈管理可以设置一个在线表单，允许导师填写详细评价。同时，利用自然语言处理技术对文本进行情感分析，以便及时发现潜在问题。这里有一个简单的NLP示例：