lora微调大语言模型（qwen1.5-chat）

本项目基于 Qwen1.5-Chat 模型，采用 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术，以某部小说的文本为训练语料。通过微调，模型能够更好地学习并模仿小说主人公的语言风格、用词习惯和表达方式，从而在对话场景中呈现出贴近原著人物的说话风格。

代码已开源：

项目目标是探索 大语言模型个性化定制 的可行性，展示如何利用 LoRA 高效地对大模型进行小规模训练，使其具备特定人物的语言特征，同时保持 Qwen1.5 原有的对话理解与生成能力。

应用场景包括：

本项目是以学习探索大语言模型为目的创建的，你可以通过本项目学习，如何预处理数据集，如何建立标准的jsonl格式数据集，如何使用lora微调，如何合并模型，如何转换模型为gguf格式，如何量化模型，如何使用ollama运行微调后的模型

可以这样写一个更完整、条理清晰的 项目目的：

本项目以学习和探索 大语言模型（LLM）微调与部署流程 为主要目标。通过对 Qwen1.5-Chat 模型进行 LoRA 微调，可以在实践中学习以下内容：

数据预处理
- 学习如何清洗和整理原始文本语料。
- 构建标准化的 JSONL 格式数据集，并适配对话任务需求。
模型微调
- 理解并应用 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，在有限算力下高效完成大模型的个性化微调。
- 掌握训练参数设置与优化方法。
模型合并与转换
- 学习如何将 LoRA 权重合并回基座模型，生成可独立使用的微调模型。
- 将模型格式转换为 GGUF，以便在轻量化推理框架中运行。
模型量化
- 理解不同量化策略（如 4-bit、8-bit）的原理和取舍。
- 实践模型量化，显著降低显存占用并提升推理效率。
模型部署与应用
- 使用 Ollama 等工具运行微调后的模型。
- 探索大语言模型在 角色模拟、个性化对话 等方向的应用。

推荐配置：

分割
- 将原始小说按 1000 字切分为多个片段。
- 尽管大模型支持 8K+ token 输入，实测每次处理约 1K 效果更佳。
对话提取
- 小说总字数约 300 万，直接使用在线 API 成本高（约 200 万 tokens，费用 15--30 元）。
- 使用 Ollama 离线量化版 Qwen-14B-4bit（12GB 显存；显存不足可选 7B 版本）处理每个片段。
- 输出 JSON 文件，每 30 个片段保存为一个 JSON 文件。
清洗与标准化
- 由于离线 Qwen-14B 输出格式不完全规范，使用 Python 或在线 API 对 JSON 进行清洗。
- 修复格式问题，保证 JSON 可解析。
合并为 JSONL
- 将多个 JSON 文件合并为单行 JSONL 文件，确保可被 datasets 库加载。
数据扩展（可选）
- 如对话样本较少，可调用在线 API 进行适度扩展。
- ⚠️ 注意：可能引入噪声，影响数据集质量。

合并模型
- 将基础模型与 LoRA 权重合并，生成独立可用的微调模型。
- ⚠️ 合并时 不能量化加载，否则后续转换会报错。
- 若 GPU 显存不足，可使用 CPU + FP16 精度 ，约占用 20GB 内存。

安装llama.cpp

复制代码

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make

格式转换
- 使用 llama.cpp 的 convert_hf_to_gguf.py 脚本，将模型转换为 GGUF 格式。
- 转换后模型可在 Ollama 或其他支持 GGUF 的推理框架中直接运行。

复制代码

./llama-quantize \
    /path/to/input-model.gguf \
    /path/to/output-model-Q4_0.gguf \
    Q4_1

⚠️ 版本注意事项：
- 量化工具随 llama.cpp master 分支 更新而变化，有些版本可能不支持 Q4_0 / Q4_1 4bit 量化。
- 确保使用稳定版本，并先将模型转换为 GGUF 格式。
量化后显存占用显著降低，但可能略微影响模型精度。