hu_nil的博客

模型微调

大模型分布式训练;

1、尝试组合使用交叉验证、Pipeline、模型选择（）,基于SVC模型和葡萄酒数据集进行模型训练,选出最佳模型后予以保存;葡萄酒数据集:分类数据集,包含3种不同产地的葡萄酒,每种13个特征;选出最佳超参数组合后,根据选出的超参数,重新手动训练模型（不再进行模型选择）,并进行各指标评估:准确率、精确率、召回率、F1分数等;2、尝试组合使用交叉验证、Pipeline、模型选择（）,基于SVR模型和加州房价数据集进行模型训练,选出最佳模型后予以保存;3、基于NumPy。

1、手动加载抖音电商用户数据集，完成数据预处理;2、参考示例项目中的数据生成脚本，生成样本数据，手动给样本生成一些异常值、缺失值和重复值，并对其进行处理;3、使用同一个脚本，再生成一个样本数据集，测试将二者按行和按列合并;4、训练一个模型，对一个分类数据集进行训练: 要求使用pipeline和交叉验证。

1、部署Miniconda环境,熟练进行管理;2、部署JupyterLab,可以熟练使用JupyterLab编辑、运行Python程序;3、熟悉NumPy数组创建、复制、矩阵运算和广播机制;

部署Open-WebUI服务验证Open-WebUI服务映射到本地部署DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型基于vLLM部署简要说明设置环境变量及设置虚拟环境部署前准备启动VLLM验证vLLM服务在Open-WebUI中设置vLLM服务“管理员” —> “设置” —> “外部链接” —> 关闭设置“管理员” —> “设置” —> “外部链接” —> "Open AI API"的设置修改URL地址:“http://127.0.0.1:8000/v1” —>

返回空值(None)或者第一个匹配的对象(Object);序列化对象并保存到文件，再反序列化读取;序列化对象并保存到文件，再反序列化读取;匹配全文,返回所有匹配的结果。1.用正则表达式匹配所有以。4.用正则表达式提取字符串。1.用正则表达式匹配所有以。4.用正则表达式提取字符串。模块编写命令行程序，接受。模块编写命令行程序，接受。的区别，并举例说明;的区别，并举例说明;

模块获取当前脚本的绝对路径，并创建。模块获取当前脚本的绝对路径，并创建。

2.如何给装饰器传递参数？2.如何给装饰器传递参数？1.编写一个无参装饰器。，用于统计函数执行时间。1.编写一个无参装饰器。，用于统计函数执行时间。

用于在闭包中声明一个外层函数中的局部变量,使得内层函数可以访问并修改该变量,但此变量并不是全局变量;中的语句,用于在函数内部声明一个全局变量,使得函数可以访问和修改全局的变量;3.编写递归函数计算斐波那契数列的第 n 项（n≥1）3.编写递归函数计算斐波那契数列的第 n 项（n≥1），每次调用返回递增的整数（初始为1）;，每次调用返回递增的整数（初始为1）是用来操作封闭作用域中的变量;按值升序排序，返回键的列表。按值升序排序，返回键的列表。关键字的区别，并举例说明。关键字的区别，并举例说明。

可变关键字形参,只能接收关键字传入的实参;可以接收0个或任意个实参;: 可变位置形参,只能接收按照位置传入的实参;可以接收0个或任意个实参;1.解释函数参数中 *args 和 **kwargs 的作用，并编写一个函数示例。解释函数参数中 *args 和 **kwargs 的作用，并编写一个函数示例。2.以下代码的输出是什么？以下代码的输出是什么？函数,打印函数内变量。

如果允许这样操作的话,键值被改变了，其哈希值也会发生变化,导致字典无法正确找到对应的值。1.编写代码，将列表[1, 2, 3, 4, 5]反转，不使用内置的reverse()方法。4.编写一个函数count_chars(s)，统计字符串中每个字符出现的次数，返回字典。编写代码，将列表[1, 2, 3, 4, 5]反转，不使用内置的reverse()方法。编写一个函数count_chars(s)，统计字符串中每个字符出现的次数，返回字典。当无对应的值的时候,则会报。当无对应的值的时候,返回。

任何对字符串的操作都不会直接改变原字符串，而是返回一个新的字符串。方法不会修改原字符串。

他们指向的两个不同的内存空间.a跟b任意一个变量,修改自身的列表内容,不会影响到对方的;: 他们共用的同一块内存空间.如果a跟b任意一个变量,修改自身的列表内容,他们会被同时修改；用列表推导式生成一个包含1到10的平方的列表。编写代码，使用分支结构判断一个数。如何在命令行中创建一个名为。是否为偶数，如果是则返回。编写一段代码，判断变量。