《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:
👋 专栏介绍: Python星球日记专栏介绍(持续更新ing)
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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