案例：DeepSeek预测某城市商业地产市场面临调整

码农老关【关东升】 2025-04-26 13:46:52

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案例：DeepSeek预测某城市商业地产市场面临调整	通过数据与趋势分析，模型预测地产行业潜在风险与调整方向。

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随着房地产行业进入“存量竞争 + 精准运营”阶段，智能化选址与市场动态预测能力成为核心竞争力。传统依赖人工经验与静态报表的模式已难以应对复杂的城市发展格局与多维数据交织的地块价值评估需求。本文基于国产大模型 DeepSeek 与千问（Qwen）构建一套具备多因子融合建模、房价预测、市场热度追踪、自然语言选址解释能力的全链路系统。系统实现了从区域数据采集 → 空间要素提取 → 大模型建模 → 智能策略生成的完整工程闭环，已在多个地产运营机构中完成试点，显著提升选址效率与市场研判能力，为构建地产领域的数据驱动型

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在这篇博客中，我们将带您深入了解如何利用硅基流动工具进行模型微调。从数据准备到模型训练，从参数优化到结果评估，一步步揭开微调的神秘面纱。无论您是想打造一个更智能的对话助手，还是让图像识别系统更懂您的需求，这篇博客都将为您提供实用的方法和技巧。让我们一起踏上这段微调之旅，探索硅基流动工具的魔力，开启属于您的智能模型新时代！

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