在现代教育信息化背景下，“学工管理”系统作为高校管理的重要组成部分，积累了大量学生和教师的行为数据。这些数据不仅包括学生的学业成绩、出勤记录，还涉及教师的教学活动及科研成果等信息。随着深度学习技术的发展，将这些数据用于构建和优化“大模型”的潜力日益显现。

就业实习管理系统

学工管理系统通常包含多种数据库结构，如关系型数据库（MySQL）或NoSQL数据库（MongoDB）。为了有效利用这些数据进行大模型训练，首先需要设计一个高效的数据提取流程。以下是一个Python脚本示例，用于从MySQL数据库中提取学生成绩数据：

    import pymysql

    def fetch_student_data(host, user, password, db_name):
        connection = pymysql.connect(
            host=host,
            user=user,
            password=password,
            database=db_name
        )
        cursor = connection.cursor()
        query = "SELECT student_id, course_id, grade FROM scores;"
        cursor.execute(query)
        data = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        connection.close()
        return data
    

上述代码实现了从指定数据库中读取学生成绩的功能。接下来，为了提升模型训练效率，可以采用分布式计算框架如Apache Spark来并行化数据预处理任务。例如，使用PySpark对数据进行清洗和特征工程：

    from pyspark.sql import SparkSession

    spark = SparkSession.builder.appName("StudentDataPreprocessing").getOrCreate()
    df = spark.createDataFrame(fetch_student_data('localhost', 'root', 'password', 'school_db'))
    cleaned_df = df.dropna().filter(df['grade'] > 60)
    cleaned_df.show()
    

此外，针对大模型训练过程中常见的内存瓶颈问题，可以引入混合精度训练技术。TensorFlow和PyTorch均支持此功能，能够显著减少GPU显存占用，从而加速模型迭代周期。

综上所述，通过合理规划学工管理系统内的数据资源，并结合先进的数据处理技术和硬件优化策略，不仅可以实现高质量的大规模模型训练，还能进一步挖掘教育大数据的价值，为个性化教学提供有力支持。