小明：最近我在开发一个“校友录管理系统”，想看看能不能和大模型训练结合起来。
小李：哦？怎么结合呢？
小明：比如，我可以利用大模型来自动提取校友信息，或者做推荐系统。
小李：听起来不错。你有具体代码吗？
小明：当然有。我用Python写了一个简单的例子，使用Hugging Face的transformers库来做文本处理。
from transformers import pipeline
# 加载预训练的文本分类模型
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
# 示例数据：校友的自我介绍
alumni_texts = [
"我毕业于计算机学院，现在在腾讯工作。",
"我是金融系的，目前在银行担任分析师。",
"我从事教育行业，曾在多所大学任教。"
]
# 对每个文本进行分类
for text in alumni_texts:
result = classifier(text)
print(f"文本: {text} -> 分类结果: {result[0]['label']}")
小李：这段代码能帮助你对校友信息进行分类，比如按专业或职业。
小明：是的，接下来我想把这些数据用于训练一个更复杂的模型，比如预测校友的职业路径。
小李：那你可以用Pandas处理数据，然后用TensorFlow或PyTorch构建模型。
小明：没错，这正是我下一步计划。
小李：祝你顺利！
小明：谢谢，我会继续更新这个系统的。