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融合门户系统与大模型训练的协同实践
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小李：最近我在研究如何将融合门户系统和大模型训练结合起来，你有什么建议吗？
小张：融合门户系统可以作为统一的数据入口，而大模型训练需要大量的数据支持。你可以考虑在门户中接入数据采集模块，然后将数据传输到训练平台。
小李：那怎么实现呢？有没有具体的代码示例？
小张：我们可以用Python写一个简单的数据采集脚本，把数据发送到训练服务。
小李：好的，请给我看一段代码。
小张：这里是一个简单的例子，使用Flask搭建一个接口，接收前端数据并发送到训练服务。
from flask import Flask, request
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/collect', methods=['POST'])
def collect_data():
data = request.json
response = requests.post('http://training-server:5000/train', json=data)
return response.text
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5001)
小李：这段代码看起来不错，我可以在门户系统中调用这个接口。
小张：没错，同时你也可以在训练服务中对接大模型框架，比如TensorFlow或PyTorch。
小李：明白了，这样就能实现门户与训练系统的高效联动了。
小张：对，这种集成方式能够提升整体系统的智能化水平。
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