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实习内容

2023-08-25 11:34 作者:熊博士比LU强  | 我要投稿

第一周工作汇报
已完成内容:
1. 学习公司基本信息安全策略规定要求、违规定级及处罚影响
2. 学习华为公司核心价值观
3. 学习IPD流程基础知识
4. 学习Python基础知识
5. 学习Git基础与实操
6. 学习语料处理脚本
收获:
1. 对华为核心价值观有一定认识
2. 了解信息安全,熟悉各种违规事例
3. 对IPD流程有了大致认识
4. 大致了解Python语法
5. 对软件开发流程与编程工具Git有了一定了解
6. 基本掌握语料处理脚本,大致了解语料处理开发流程
困难:
1. python语法不熟悉
2. git命令不熟悉
解决方法:
多学,多练,多用,多问
后续工作计划:
1. 完成python基础知识课程的全部学习,并用OJ辅助刷题巩固知识
2. 完成编程工具演练课程的全部学习,熟悉编程工具Git、IDEA的使用
3. 完成软件雏鹰计划其余课程的学习,打好软件开发基础
4. 熟练运用语料处理脚本,掌握语料处理开发能力
5. 学习python抽象语法树,掌握抽象语法树解析能力
6. 基于LangChain框架和ChatGLM系列模型,实现本地搭建的知识库。并完成对产品领域知识的导入,最终实现适用于产品应用场景的知识答疑机器人

第二周工作汇报

已完成内容:

1.       学习Python基础知识

2.       学习语料处理脚本

3.       研究如何对JAVA用例脚本进行语料处理

收获:

1.       进一步熟悉Python语法

2.       了解了抽象语法树的定义与生成,掌握抽象语法树解析能力

3.       熟练运用语料处理脚本,熟悉语料处理开发流程

困难:

1.       python语法不熟悉

2.       git命令不熟悉

解决方法:

多学,多练,多用,多问

后续工作计划:

1.       完成python基础知识课程的全部学习,并用OJ辅助刷题巩固知识

2.       完成编程工具演练课程的全部学习,熟悉编程工具Git、IDEA的使用

3.       完成软件雏鹰计划其余课程的学习,打好软件开发基础

4.       完成完成JAVA用例脚本的语料处理

5.       基于LangChain框架和ChatGLM系列模型,实现本地搭建的知识库。并完成对产品领域知识的导入,最终实现适用于产品应用场景的知识答疑机器人

第三周工作汇报

已完成内容:

1.       学习软件雏鹰计划

2.       学习操作系统,C++11新特性,及计算机网络相关知识

3.       学习大语言模型接口调用

4.       尝试语料调优工具的框架搭建

收获:

1.       完成全部软件雏鹰计划,完成10道OJ题目练习

2.       对操作系统,计算机网络以及C++11的新特性有了更深理解

3.       了解大语言模型接口的调用流程

4.       完成语料调优工具的框架搭建

困难:

1.       不了解接口调用程序中相关的python库

2.       对大语言模型不够熟悉

解决方法:

多学,多练,多用,多问

后续工作计划:

1.       继续使用OJ刷题巩固知识

2.       学习操作系统,C++11新特性,数据库,及计算机网络相关知识

3.       学习接口调用程序中相关的python库

4.       学习大语言模型部署全流程与调优方法论,完成至少一个模型的端到端部署,供插件调优

 

杨昊嘉实习工作总结汇报

 

一、学习及工作内容总结

第一周:安装开发工具,配置开发环境,学习新员工课程

第二周:学习python语言基础,Git工具及Linux系统命令行操作,软件开发流程与IPD基础知识

第三周:熟悉语料处理脚本,了解语料处理开发流程,通过OJ辅助刷题与ilearning考试巩固python语法与命令行操作知识

第四周:深入研究语料处理脚本各个模块具体实现逻辑,成功使用脚本完成语料处理工作,并根据业务需求修改语料生成规则

第五周:研究处理java脚本语料的方法,完成LLM模型接口调用框架搭建

第六周:学习计算机网络与操作系统基础知识,配合python.langchain教程与吴恩达langchain课程学习langchain相关知识

第七周:研究starcode、chatglm、codegeex接口调用规则,完成chatglm-int4的接口部署

第八周:学习mobaXterm终端操作,实现文件交互,学习docker指令,通过镜像源实现模型部署,尝试完成Qwenchat模型调用

二、工作内容输出

1.     语料处理脚本实现验证集不按目录区分功能

2.     LLM模型接口调用框架搭建

3.     Chatglm-int4模型接口调用

4.     学习文档:①ast代码分析 ②parse模块解析 ③python知识点 ④mobaXterm指令操作

三、困难与解决方法

困难:python语法基础欠缺导致上手代码速度慢

解决方法:看课刷题巩固基础知识,借用gpt辅助阅读代码

困难:python模块繁杂难以理解代码流程

解决方法:逐行调试理解代码运行逻辑,查阅模块相关资料,实在难以理解的部分询问相关导师

困难:liunx系统命令行操作不熟悉导致服务器部署模型速度慢

解决方法:学习命令行操作并多加应用,部署模型遇到问题尽快与导师沟通


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