=7:2:1 ， 按时间顺序划分 ，避免未来信息泄露。 技术细节：自主研发电力数据划分工具 （ Python 实现） ，确保数据划分的合理 性 和科学性。 工具 / 平台：使用 Python 编程语言实现数 据集划分 ，适配电力行业数据特点。 数据预处理参数 基座模型选型及预训练参数 模型训练层 推理服务层 前端展示层 采用 Python 作为主要编程语言，结合深度学习框架（如 TensorFlow 、 PyTorch 等 Python 的库）和 Web 开发框架（如 Django 、 Flask 等）来实现 数据准备与模型 训练 第

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