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电商网站开发的目的和意义,wordpress修改文章时间,苏州公司网站设计,辽宁建设工程信息网app本文介绍如何利用本地部署的大模型#xff08;Ollama/vLLM#xff09;实现零训练的文本情感分析。通过精心设计的Prompt#xff0c;将模型直接转换为分类器#xff0c;无需传统NLP流程中的分词、特征构造、模型训练等复杂步骤。文章提供了从单条分析到CSV批量处理的完整代码…本文介绍如何利用本地部署的大模型Ollama/vLLM实现零训练的文本情感分析。通过精心设计的Prompt将模型直接转换为分类器无需传统NLP流程中的分词、特征构造、模型训练等复杂步骤。文章提供了从单条分析到CSV批量处理的完整代码实现适用于评论分析、问卷反馈、新闻情绪初筛等场景显著降低了文本分析的技术门槛是小白快速上手大模型应用的有效途径。这一篇我们不再讲部署、不讲参数、不讲框架对比只干一件事用本地大模型真正做一次“能用的文本分析”。而且是——不训练模型、不开复杂 NLP 管线、小白也能直接复现的那种。一、为什么用大模型做文本分析真的很合适在传统 NLP 里哪怕只是一个简单的“文本分类”你也要• 分词• 构造特征• 准备标注数据• 训练模型• 调参、验证对课程作业、毕设、小项目来说这个成本其实很高。而大模型改变了一件事它本身就已经“会读中文、懂情绪、会归纳”。于是现在我们可以换一种思路• 不训练模型• 不构造特征• 直接告诉模型“你要做什么输出什么”这就是Prompt 分类器的思路。二、我们要完成一个什么任务为了保证复现性和通用性这一篇选一个最稳的任务组合文本情感分析正 / 中 / 负支持 CSV 批量处理你可以把它直接用在• 评论情感分析• 问卷开放题• 客服反馈• 新闻情绪初筛• 风险 / 舆情初步判断示例文本快点进吧4 千点是起点再次见证历史 4000 点没意思啊不放量就没有突破的意思这样子的话下午还得下去部分目标输出textlabel快点进吧4 千点是起点中性再次见证历史 4000 点正性没意思啊不放量就没有突破的意思这样子的话下午还得下去负向三、关键一步写一个稳定、可复现的 Prompt这一部分是全篇的核心。一个好的 Prompt比你换模型更重要。推荐系统提示你是一个中文文本分析助手。请判断下面文本的情感类别只能从以下三类中选择一个- 正向- 中性- 负向要求1. 只输出分类结果不要输出任何解释。2. 输出必须严格为以上三个标签之一。为什么这样写• 限定身份文本分析助手• 限定标签集合• 禁止解释避免输出不稳定这一步可以显著提高一致性。四、先来一次用 Ollama 本地模型做单条分析如果你已经按第一篇配置好了 Ollama这一步可以直接跑。4.1 本地调用示例Pythonfrom ollama import chatSYSTEM_PROMPT 你是一个中文文本分析助手。请判断下面文本的情感类别只能从以下三类中选择一个- 正向- 中性- 负向只输出分类结果。resp chat( modeldeepseek-r1:1.5b, messages[ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: 再次见证历史 4000 点} ])print(resp[message][content])输出示例正向到这里你已经完成了一个不训练的“文本情感分类器”。五、真正有用的部分CSV 批量处理单条分析只是热身真正有价值的是批量处理。5.1 准备一个TXT/ CSV 文件数据量较小以texts.txt为例。text虽然红了感觉有点假管住手啊再次见证历史 4000 点没意思啊不放量就没有突破的意思这样子的话下午还得下去快点进吧4 千点是起点大小盘齐发力才能站稳 4 千点干爆空狗相信国运坐等起飞跌就死命跌涨就磨磨唧唧一点点涨这市场谁玩拉尾盘明天低开 2 个点抢筹上车今天涨多少明天还回来快加仓晚上让我看看你们的底牌赶紧拉起来啊都快到点了跑吧高开低走平开低走低开低走一路向下老乡别走我也要走了开盘赚一万三收盘你不会连个零头都不给我剩吧该涨涨了…… 又一个 5 年…… 人生有多少个 5 年啊年摸一下 4000 不为过吧5.2 批量标注代码核心代码import pandas as pdfrom ollama import chatSYSTEM_PROMPT 你是一个中文文本分析助手。请判断下面文本的情感类别只能从以下三类中选择一个- 正向- 中性- 负向只输出分类结果。defclassify(text): resp chat( modeldeepseek-r1:1.5b, messages[ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: text} ] ) return resp[message][content].strip()df pd.read_csv(E:/C博士/课程/人工智能与大模型/lecture/lecture2_llm/lecture2_llm/comments.txt, headerNone, names[text])df[label] df[text].apply(classify)df.to_csv(labeled.csv, indexFalse, encodingutf-8-sig)print( 批量标注完成)运行结束后你会得到labeled.csvtext,label虽然红了感觉有点假管住手啊,负向再次见证历史 4000 点,正向没意思啊不放量就没有突破的意思这样子的话下午还得下去,正向恭喜你已经完成了一次“零训练的文本分析流程”。六、那 vLLM 在这里有什么用如果你还记得第四篇我们专门讲了 vLLM。现在它的价值就很清楚了Ollama 更适合• 单条 / 小批量• 本地交互• 原型验证• 学生电脑vLLM 更适合• CSV 上千 / 上万行• 批量推理• 长文本• 服务器部署• 多用户 / 多任务一句话总结**第四篇解决“跑得起来”**第五篇开始解决“跑得多、跑得快”。代码几乎不用改只需要把后端从 Ollama 换成 vLLM 服务即可。七、学生 / 项目 / 研究可以直接用在哪下面这几个方向几乎都是现成选题• 问卷开放题情感分析• 商品 / App 评论分析• 新闻情绪或态度初筛• ⚠️ 风险句子初步识别• 文献摘要与要点分类辅助一句话定位大模型非常适合做“第一道文本处理工序”。大模型未来如何发展普通人如何抓住AI大模型的风口※领取方式在文末为什么要学习大模型——时代浪潮已至随着AI技术飞速发展大模型的应用已从理论走向大规模落地渗透到社会经济的方方面面。技术能力上其强大的数据处理与模式识别能力正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。行业应用上开源人工智能大模型已走出实验室广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域应用占比已超过30%正在创造实实在在的价值。未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:同时AI大模型技术的爆发直接催生了产业链上一批高薪新职业相关岗位需求井喷AI浪潮已至对技术人而言学习大模型不再是选择而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来刻不容缓那么我们如何学习AI大模型呢在一线互联网企业工作十余年里我指导过不少同行后辈经常会收到一些问题我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题也不是三言两语啊就能讲明白的。所以呢这份精心整理的AI大模型学习资料我整理好了免费分享只希望它能用在正道上帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享适学人群我们的课程体系专为以下三类人群精心设计AI领域起航的应届毕业生提供系统化的学习路径与丰富的实战项目助你从零开始牢牢掌握大模型核心技术为职业生涯奠定坚实基础。跨界转型的零基础人群聚焦于AI应用场景通过低代码工具让你轻松实现“AI行业”的融合创新无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。寻求突破瓶颈的传统开发者如Java/前端等将带你深入Transformer架构与LangChain框架助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师实现职业价值的跃升。※大模型全套学习资料展示通过与MoPaaS魔泊云的强强联合我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力从容应对真实业务挑战。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。01 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。希望这份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通微信扫描下方二维码即可~本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用02 大模型学习书籍文档新手必备的权威大模型学习PDF书单来了全是一系列由领域内的顶尖专家撰写的大模型技术的书籍和学习文档电子版从基础理论到实战应用硬核到不行※真免费真有用错过这次拍大腿03 AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。06 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享最后祝大家学习顺利抓住机遇共创美好未来