大语言模型处理复杂表格数据

Question

什么平台本地部署的大语言模型，能将excel表格的数据精准识别，进行数据分析并按要求填写表格（目前用的Cherry Studio）

Answer 1

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问题分析

你需要在本地部署大语言模型，来处理复杂表格数据，包括：

1. 精准识别Excel表格中的数据
2. 进行数据分析
3. 按要求填写表格

你目前使用的是Cherry Studio，但似乎不满意。

解决方案

以下是一些可能的解决方案：

1. Hugging Face Transformers: 你可以使用Hugging Face Transformers来部署大语言模型，例如BERT、RoBERTa等。这些模型可以进行自然语言处理和文本分析。
2. Google Cloud AI Platform: 你可以使用Google Cloud AI Platform来部署大语言模型，包括TensorFlow和PyTorch等框架。
3. Microsoft Azure Machine Learning: 你可以使用Microsoft Azure Machine Learning来部署大语言模型，包括TensorFlow和PyTorch等框架。
4. OpenCV: 如果你需要处理图像和表格数据，OpenCV是一个很好的选择。
5. Pandas: 如果你需要处理表格数据，Pandas是一个很好的选择，可以进行数据分析和操作。

核心代码

以下是一个简单的例子，使用Hugging Face Transformers来进行表格数据分析：

import pandas as pd
from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer

# 加载模型和tokenizer
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 加载表格数据
df = pd.read_excel("example.xlsx")

# 进行数据分析和填写表格
for index, row in df.iterrows():
    # 使用模型进行文本分析
    text = row["text"]
    inputs = tokenizer.encode_plus(text, 
                                    add_special_tokens=True, 
                                    max_length=512, 
                                    return_attention_mask=True, 
                                    return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    # 根据分析结果填写表格
    df.loc[index, "result"] = outputs.logits.argmax(dim=1).item()

# 保存结果
df.to_excel("result.xlsx", index=False)

注意：这个例子是非常简单的，实际应用中可能需要进行更多的处理和优化。