- • 用Ollama把开源大模型跑在本地
- • 学会API 调用 + LLM 封装
- • 把 AI 塞进VS Code + Remote SSH
- • 尝试了更偏工程和性能的vLLM 推理框架
但这一步都会有一个真实的疑问：
“环境是搭好了，但它到底能帮我干什么？”
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：
| text | label |
|---|---|
| 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（Python）
from 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( model="deepseek-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( model="deepseek-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", header=None, names=["text"])df["label"] = df["text"].apply(classify)df.to_csv("labeled.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")print(" 批量标注完成")运行结束后，你会得到labeled.csv：
text,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”。
当然，也可以调用API进行情感分析。参考第二篇大模型API调用。
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”。
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的负荷预测附Matlab代码)
