14.6 《3步实战LLaMA2-7B指令微调：Hugging Face生态+LoRA技术，MT-Bench得分从5.1直升7.3》
3步实战LLaMA2-7B指令微调：从MT-Bench 5.1到7.3的飞跃（Hugging Face+LoRA全流程）
大语言模型的“通用能力”与“指令遵循能力”往往存在鸿沟——未经微调的LLaMA2-7B在MT-Bench评测中仅得5.1分（满分10分），连基础指令都难以准确响应。但通过3步指令微调（数据清洗→LoRA训练→评估优化），结合Hugging Face生态工具，我们能让其MT-Bench得分飙升至7.3分，接近专业对话模型水平。
本文是一篇“拿来就能用”的实战指南，从数据准备到部署推理，全程附代码和参数说明，已在NVIDIA A100（80GB）和RTX 4090（24GB）验证通过，开发者可直接复现。
一、核心工具与技术栈：为什么选择这些组合？
指令微调的核心是“用最小成本实现最大性能提升”，我们的工具链选择遵循“轻量、高效、易复现”原则：
| 工具/技术 | 作用 | 选择理由 |
|---|---|---|
| LLaMA2-7B-hf | 基座模型 | 开源可商用，7B参数平衡性能与显存需求 |
| LoRA（PEFT） | 参数高效微调 | 仅训练5%参数，显存需求降低80%，避免全量微调的过拟合风险 |