小李：最近我们学校要升级迎新就业管理系统，听说要用大模型来优化流程？
张工：是的，现在很多高校都在尝试将AI引入到学生就业服务中。比如通过自然语言处理来分析学生的简历和求职意向，然后匹配合适的岗位。
小李：那这个系统需要哪些技术呢？有没有具体的代码可以参考？
张工：当然有。我们可以用Python来构建这个系统，结合一些深度学习框架，比如TensorFlow或者PyTorch。首先，我们需要一个数据预处理模块，用来清洗和标准化学生信息。
小李：那具体怎么操作呢？能不能给我看看代码？
张工：没问题。我先给你写一段数据预处理的代码，这部分主要是读取CSV文件，然后做一些基本的文本处理。
import pandas as pd
# 读取学生信息
students_df = pd.read_csv('students.csv')
# 清洗数据，去除空值
students_df.dropna(inplace=True)
# 将姓名转换为小写
students_df['name'] = students_df['name'].str.lower()
# 去除简历中的特殊字符
students_df['resume'] = students_df['resume'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', regex=True)
print(students_df.head())
小李：这段代码看起来不错，但接下来怎么用大模型来训练呢？
张工：接下来我们要用BERT这样的预训练模型来做文本分类。比如，根据学生的简历内容，判断他们适合什么类型的岗位。
小李：BERT是不是需要很多数据？
张工：确实需要，但我们可以用Hugging Face的Transformers库来加载预训练模型。然后在自己的数据集上进行微调。
小李：那能给我看看微调的代码吗？
张工：好的，下面是一个简单的微调示例，使用的是PyTorch和Transformers库。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch
# 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=5) # 假设有5个岗位类别
# 自定义数据集类
class JobDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len=128):
self.texts = texts
self.labels = labels
self.tokenizer = tokenizer
self.max_len = max_len
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
text = self.texts[idx]
label = self.labels[idx]
encoding = self.tokenizer(
text,
truncation=True,
padding='max_length',
max_length=self.max_len,
return_tensors='pt'
)
return {
'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.long)
}
# 模拟数据
texts = ["计算机专业，熟悉Python", "市场营销，擅长沟通"]
labels = [0, 1] # 0: 技术岗，1: 市场岗
dataset = JobDataset(texts, labels, tokenizer)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=2)
# 训练循环
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(3): # 3个训练轮次
for batch in loader:
input_ids = batch['input_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
labels = batch['labels'].to(device)
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
print(f"Epoch {epoch+1} completed.")
print(f"Loss: {loss.item()}")
print("-------------")
小李：这代码很详细，但我还不太懂模型是如何预测岗位的。
张工：模型会根据输入的简历文本生成一个向量表示，然后通过分类层输出每个岗位的概率。你可以用它来预测学生的岗位适配度。
小李：那在实际系统中，这些模型是怎么集成进来的？
张工：通常我们会用Flask或FastAPI搭建一个REST API，让前端调用模型接口。这样就可以实时返回推荐结果。
小李：那能不能也给我看看API的代码？
张工：当然可以，下面是一个简单的FastAPI示例。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
app = FastAPI()
# 加载模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("trained_model") # 假设已保存模型
class PredictionRequest(BaseModel):
resume_text: str
@app.post("/predict")
def predict_job_position(request: PredictionRequest):
text = request.resume_text
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
return {"predicted_position": predicted_class}
小李：这样就完成了整个系统的构建？
张工：还差最后一步，就是部署模型。我们可以用Docker容器化应用，然后在Kubernetes上进行管理，确保高可用性。
小李：听起来很专业。那如果我要测试这个系统呢？
张工：可以用Postman发送POST请求，或者编写一个简单的测试脚本。
import requests
url = "http://localhost:8000/predict"
data = {"resume_text": "计算机专业，熟悉Python"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
小李：这样就能看到预测结果了。那这个系统还能扩展吗？
张工：当然可以。比如加入用户反馈机制，不断优化模型；或者引入知识图谱，增强岗位推荐的准确性。
小李：听起来未来还有很大的发展空间。
张工：没错，随着AI技术的发展，这类系统会越来越智能，帮助学生找到更合适的就业机会。
小李：谢谢你的讲解，我对这个系统有了更深的理解。
张工：不客气，如果你有兴趣，我们可以一起继续优化这个系统。