我和我的同事们

作者分享编辑部日常,包括与同事吃饭趣事,还提到群里发深圳封杀skype链接,领导号召学习写法、要求专题美观。中午开会安排加水印、改标题等工作,同事对此不满,认为会浪费时间。最后表示虽埋怨但工作还得继续,并贴出iCat照片。

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今天我鬼使神差地上楼吃饭一次,就和编辑部里最幽默的那几个同事坐一桌了。但现在我记性不好,居然已经忘了他们都说过些什么,只记得自己笑得呛到,然后小米同志说“月亮难得吃顿饭,你们就不能让她安安静静吃完么?”于是我继续呛到了。

其实我要说的是今天编辑部群里面发了一个链接,讲深圳封杀skype的。领导在会上号召我们学习这篇东西的写法,“如何把一个小消息放到市场的高度来看,并写出有可读性的综述”。冰冰同志对此文发表了评论,他说:“带宽小,你用得多了就封杀你。电话贵,你找到便宜的了就封杀你。这就是服务——你必须服,并且是义务的。”

最近这方面的学习文件好多,前天领导还用心良苦地打印了中计报I周刊的一个专题发给每一个人,要求我们将专题做得更美观而好看--就是说内容可以让位于形式,达到外国报纸那种先美化再删字的程度。我看着自己的版从创刊时的刨除标题和题图及配图后净剩3000字/版逐渐萎缩到净剩2000字/版,并没有减轻了工作量的欣喜。从实用到时尚,就像一个人买衣服的目的从御寒变成臭美,无可非议。只是,到底有哪里有点不对呢?说不出来。

今天中午开会,叫我们学会给图片加水印,叫我们将自己版上的文章的标题全部改成网站需要的字数长度,再把这些转交给网站那唯一的上版编辑。我的同事们多半是男性,而且是很年轻的男性,所以说话非常大胆,决不肯沉默屈服。他们居然在我旁边讨论起“中国的工会为什么不能为工会成员争取权利”这个问题,显然是对这项决策非常之不满。事实就是这样,我们如果真的要把网站做起来,那么怎么可能只用一个网站编辑,而且他的工作就是每周把我们提供的版上的内容放到网站上去?即使是这样,版转到网站上的一切前期处理工作也要编辑们来完成,实在有点强人所难。如果我们都把时间浪费在各种各样的琐事上,又哪里有时间走出去感受什么市场变化与搜集新闻素材?

我知道,不管嘴里怎么埋怨,事情还得做下去。这就是我和我的同事们不可抗拒的宿命,“到了星期二出片那天,死了也要从棺材里蹦出来对红签字。”

贴张iCat的照片,他是我们欢乐的源泉,要是没有他,那些加班的日子怎么熬哟!

<think>好的,用户需要寻找关于DeepSeek的应用场景演示使用方法的资料,用于对同事进行培训。首先,我需要整理现有的引用内容,看看有哪些相关信息可以利用。 根据引用[1],DeepSeek是开源免费的,适合个人开发者小型企业,可以二次开发,有广泛的用户开发者社区。这说明在培训中可以强调其开源优势社区支持,适合个性化应用。 引用[2]提到了微调DeepSeek的实例,使用了Hugging FacePEFT的工作流程,包括环境准备、数据准备等步骤。这部分内容可以作为使用方法的具体示例,指导同事如何搭建环境进行模型微调。 引用[3]提到了通过Ollama终端运行DeepSeek模型,可能涉及模型下载基本操作。这可以作为演示案例的一部分,展示如何快速部署使用模型。 接下来,用户需要培训材料,可能需要结构化的教程、实际应用案例演示步骤。因此,我应该将这些引用内容整合成一个清晰的教程大纲,包含环境配置、数据处理、模型微调、部署应用等步骤,并加入实际应用场景的例子,比如智能客服数据分析,来帮助同事理解如何应用DeepSeek。 同时,用户可能希望培训材料易于理解操作,所以需要分步骤说明,并确保代码示例正确。此外,考虑到DeepSeek的二次开发能力,可以建议同事根据具体需求调整模型,比如修改数据集或调整超参数。 最后,需要生成相关问题,帮助同事进一步探索解决可能遇到的疑问,比如性能优化、数据处理技巧部署方式。这些问题应该覆盖教程中的关键点,促进深入学习。</think>以下是为DeepSeek模型培训整理的应用场景演示与使用教程框架,结合了开源特性实际应用需求: ### 一、DeepSeek核心应用场景 1. **自然语言处理任务**:支持文本生成、问答系统、情感分析等基础NLP任务[^1] 2. **行业定制化应用**:通过微调可应用于智能客服、医疗报告生成、金融数据分析等垂直领域[^2] 3. **学术研究平台**:提供可解释性研究、模型架构改进的实验基础 ### 二、基础使用教程(基于引用[2][3]) #### 1. 环境搭建 ```python # 创建虚拟环境 conda create -n deepseek python=3.8 conda activate deepseek # 安装核心依赖 pip install torch transformers datasets peft accelerate ``` #### 2. 快速启动演示 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "deepseek-ai/deepseek-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) inputs = tokenizer("北京是中国的", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` #### 3. 微调实战案例(智能客服场景) ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model # 配置LoRA微调 peft_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=16, target_modules=["query_key_value"], lora_dropout=0.1, task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, peft_config) # 训练配置示例 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, num_train_epochs=3, fp16=True ) ``` ### 三、演示案例集 1. **文档自动摘要**:输入技术文档,生成会议简报 2. **代码补全**:根据函数名预测完整代码结构 3. **多轮对话**:模拟客服对话场景 ```python # 多轮对话示例 chat_history = [] while True: user_input = input("用户:") inputs = tokenizer(f"[对话历史]{chat_history}[新输入]{user_input}", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0]) print("AI:", response.split("]")[-1]) chat_history.append((user_input, response)) ```
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