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《Python星球日记》 第90天:微调的概念以及如何微调大模型?

名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)

目录

    • 一、微调原理
      • 1. 什么是大模型微调?
      • 2. 为什么需要微调?
      • 3. 微调的基本流程
      • 4. 微调策略分类
    • 二、LoRA(Low-Rank Adaptation)技术详解
      • 1. LoRA的核心思想
      • 2. LoRA的数学原理
      • 3. LoRA的优势
      • 4. LoRA实际应用场景
    • 三、代码实践:使用PEFT和Transformers微调小型LLM
      • 1. 环境准备
      • 2. 导入依赖库
      • 3. 准备模型和数据
      • 4. 配置量化和LoRA参数
      • 5. 配置训练参数并启动训练
      • 6. 加载并使用微调后的模型
    • 四、微调模型的评估与优化
      • 1. 评估指标选择
      • 2. 评估代码示例
      • 3. 常见优化策略
    • 五、微调模型应用案例
      • 1. 医疗诊断助手
      • 2. 企业知识库问答系统
      • 3. 代码助手定制化
    • 六、未来发展趋势
    • 七、总结与实践建议
      • 实践建议:

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欢迎回到Python星球🪐日记!今天是我们旅程的第90天

一、微调原理

在我们的AI旅程中,学习了大语言模型(LLM

http://www.xdnf.cn/news/7203.html

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