Python

用编号来源约束 DeepSeek 生成词条、范围、同义称呼及原文依据。提供 API 路径和本地 CSV 校验，拦截重复别名与无依据引文，保留人工语义确认后再维护正式词库。

先固定错字和无错句的人工标准答案，再按句级统计改对、原样漏改、改动未达标准与无错句改动。可运行脚本导出六条演示报告，真实测评时替换为工具输出并保留版本。

按读者需要的词序列、语言标注或模型分类结果，比较 jieba、spaCy 与 Transformers。通过三个任务情境及统一验收表，检查语言、模型依赖、输出格式与部署边界。

用 hf cache 指定独立缓存目录查看模型版本和占用，先 dry-run 预览再定向清理，回读确认结果；解释共享文件、local_dir 与离线保留边界。

构造可复核的 Safetensors 教学权重，检查键、形状、dtype、元数据和哈希，验证截断副本拒绝路径；明确格式检查与模型行为安全的区别。

提前取得模型和依赖，用 HF_HUB_OFFLINE 与 local_files_only 在新进程加载 Transformers 本地目录，完成 CPU 前向并核对形状、有限值与失败条件。

使用 Hugging Face 官方下载工具固定模型提交，保存到指定目录，并检查六个演示文件、大小和 SHA-256；说明分片、许可与运行验证边界。

把 PyTorch 分类模型封装成只读智能体工具，加载 state_dict、启用 inference_mode，并返回标签、概率与模型版本。

用 Transformers 在 PyTorch 环境加载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，自动选择设备并检查 dtype、显存和生成结果。

用 Gradio ChatInterface 构建聊天页面，浏览器只调用自有后端代理，由代理保存 Coze 会话并保护令牌。