大模型微调

为啥全要学

LLaMA-Factory 微调 Qwen2-7B-Instruct将训练数据放在 LLaMA-Factory/data/fintech.json 并且修改数据注册文件：LLaMA-Factory/data/dataset_info.json

五、【LLaMA-Factory实战】模型部署与监控：从实验室到生产的全链路实践在大模型应用落地过程中，从实验室研究到生产环境部署存在巨大挑战。本文基于LLaMA-Factory框架，详细介绍大模型部署与监控的完整流程，包含推理优化、服务化部署、监控与迭代的核心技术，并附代码与命令行实现。

4.2【LLaMA-Factory实战】金融财报分析系统：从数据到部署的全流程实践在金融领域，财报分析是投资决策的核心环节。传统分析方法面临信息提取效率低、风险识别不全面等挑战。本文基于LLaMA-Factory框架，详细介绍如何构建一个专业的金融财报分析系统，包含数据处理、模型优化、部署监控的完整流程，并附代码与命令行实现。

4.3【LLaMA-Factory实战】教育大模型：个性化学习路径生成系统全解析在教育领域，传统"一刀切"的教学模式难以满足学生的个性化需求。本文基于LLaMA-Factory框架，详细介绍如何构建一个个性化学习路径生成系统，包含数据增强、模型微调和交互设计的完整流程，并附代码与命令行实现。

大模型微调Fine-tuning：从概念到实践的全面解析目录引言一、什么是大模型微调？1.1 预训练与微调的区别1.2 微调的技术演进二、为什么需要微调？2.1 解决大模型的固有局限

DeepSeek实战--微调微调LLM（Fine-tuning Large Language Models）是指基于预训练好的大型语言模型（如GPT、LLaMA、PaLM等），通过特定领域或任务的数据进一步训练，使其适应具体需求的过程。它是将通用语言模型转化为专用模型的核心方法。

二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程：从格式规范到高质量数据集构建在大模型微调中，数据质量直接决定模型性能。LLaMA-Factory提供了完整的数据工程工具链，支持从数据格式规范到清洗增强、注册验证的全流程管理。本文结合结构图、实战代码和生产级经验，带您掌握构建高质量数据集的核心技术。

1.1探索 LLaMA-Factory：大模型微调的一站式解决方案在大模型的时代，微调技术是将预训练模型适配到特定任务的关键。LLaMA-Factory 作为一款强大的工具，为开发者提供了便捷且高效的大模型微调解决方案。本文将深入介绍 LLaMA-Factory 的基础入门部分，包括环境部署、框架特性，同时配有详细的代码示例和结构图，帮助你快速上手。

20_大模型微调和训练之-基于LLamaFactory+LoRA微调LLama3后格式合并GGUF 格式的全名为(GPT-Generated Unified Format)，提到 GGUF 就不得不提到它的前身 GGML(GPT-Generated Model Language)。GGML 是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到 2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的 GPU 和 CPU 上进行推理。但在后续的开发中，遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问题。

大模型微调之LLaMA-Factory 系列教程大纲环境部署与框架特性Web UI 快速上手命令行深度操作数据格式规范数据清洗与增强数据集注册与验证参数高效微调（PEFT）

LLaMA-Factory 数据集成从入门到精通LLaMA-Factory 框架通过Alpaca/Sharegpt双格式体系实现多任务适配，其中Alpaca专注结构化指令微调（含SFT/DPO/预训练），Sharegpt支持多角色对话及多模态数据集成。核心配置依托 dataset_info.json 实现数据源映射、格式定义（formatting）、列名绑定（columns）及角色标签（tags）设置，需特别注意多模态路径与文本标记的严格匹配。优先级规则遵循：云端仓库 > 本地脚本 > 文件直读，配置时须规避角色标签冲突和路径验证疏漏等常见误区。

人工智能培训咨询叶梓

LLAMAFACTORY：一键优化大型语言模型微调的利器想要掌握如何将大模型的力量发挥到极致吗？叶梓老师带您深入了解 Llama Factory —— 一款革命性的大模型微调工具（限时免费）。

带电的小王

【大模型基础_毛玉仁】4.5 实践与应用--参数高效微调PEFT实践部分介绍流行HuggingFace开发的开源库HF-PEFT框架及其使用方法和技巧。应用部分展示PEFT在表格数据处理和金融领域Text-to-SQL生成任务中的案例，证明其在提升大模型特定任务性能方面的有效性，为未来研究和应用提供参考。

Transformers x SwanLab:可视化NLP模型训练（2025最新版）HuggingFace 的 Transformers 是目前最流行的深度学习训框架之一（100k+ Star），现在主流的大语言模型（LLaMa系列、Qwen系列、ChatGLM系列等）、自然语言处理模型（Bert系列）等，都在使用Transformers来进行预训练、微调和推理。

大模型微调｜使用 LLaMA-Factory 微调 Llama3-8B-Chinese-Chat 完成知识问答任务前言：本篇博客分享如何基于LLaMA-Factory使用现有金融数据集实现LLaMA3的微调，以完成金融领域的知识问答任务。

【大模型实战】利用ms-swift微调框架对QwQ-32B推理模型进行微调之前我们在《大模型训练/微调的一些经验分享》、《利用DeepSeek-R1数据微调蒸馏ChatGLM32B让大模型具备思考能力》中做了相关模型微调的介绍。目前在基座大模型能力还没有达到足够牛的情况下，大模型微调在商业化、垂直领域应用依然是不可或缺，即使是使用DeepSeek-R1、QwQ-32B也难以保证商业应用的要求。

背太阳的牧羊人

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key在 LLaMA-Factory 进行 SFT（Directive supervision fine-tuning 指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

Ubuntu2204下使用NVIDIA GeForce RTX 4090进行DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型微调使用unsloth，可以方便地对大模型进行微调。以微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B为例：

llama-factory部署微调方法(wsl-Ubuntu & Windows)llama-factory项目GitHub地址：GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

Ubuntu 服务器Llama Factory 搭建DeepSeek-R1微调训练环境LLM 微调指的是在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的任务数据或领域数据，通过进一步的训练来调整模型的参数，使其在特定任务或领域上能够表现得更好。简单来说，就是对一个已经具备了丰富语言知识的通用大模型进行 “个性化” 调整，以适应更具体的应用场景和需求。