招生服务系统与大模型训练的融合实践

2026-01-25 19:30

小明：最近在做一项新项目，是关于招生服务系统的。我需要把传统的招生流程数字化，提高效率。

小李：听起来不错。你有没有考虑过引入大模型来优化一些功能？比如智能问答、信息推荐之类的。

小明：确实有这个想法。但我不太清楚具体怎么实现。你能给我讲讲吗？

小李：当然可以。我们可以从功能清单开始说起。首先，招生服务系统通常包括哪些功能？

小明：比如学生信息录入、报名审核、录取通知、咨询客服、数据分析这些吧。

小李：对，这就是功能清单。现在我们想把这些功能用大模型来增强。比如，在咨询客服部分，可以用NLP模型来理解学生的提问，自动回答常见问题。

招生管理系统

小明：那具体怎么实现呢？是不是要训练一个模型？

小李：没错。我们需要先收集大量的历史咨询数据，然后进行预处理，再使用BERT或者类似的大模型进行微调。

小明：那代码方面呢？你能给个例子吗？

小李：当然可以。下面是一个简单的例子，用Hugging Face的Transformers库来加载预训练模型并进行微调。


# 导入必要的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
# 加载数据集
dataset = load_dataset("csv", data_files={"train": "train.csv", "validation": "valid.csv"})
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
# 数据预处理函数
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)
# 应用预处理
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=16,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
)
# 定义Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
)
# 开始训练
trainer.train()

小明：这段代码看起来挺专业的。不过，我还需要知道怎么把这个模型集成到招生系统中。

小李：集成的话，一般会用Flask或Django搭建一个API接口。这样前端就可以通过HTTP请求来调用模型。

小明：那我可以写一个简单的Flask应用吗？

小李：当然可以。下面是一个示例代码：


from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline
app = Flask(__name__)
# 加载微调后的模型
classifier = pipeline("text-classification", model="./results", tokenizer=tokenizer)
@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
data = request.json
text = data.get("text")
result = classifier(text)
return jsonify({"response": result[0]["label"]})
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=5000)