微调

《Python星球日记》第55天：迁移学习与预训练模型名人说：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😊）

大模型微调终极方案：LoRA、QLoRA原理详解与LLaMA-Factory、Xtuner实战对比微调（Fine-tuning）是深度学习中的一种常见方法，它通常用于在预训练模型的基础上进行进一步的训练，以适应特定的任务。微调的主要目的是利用预训练模型已经学习到的通用知识，从而提高模型在特定任务上的性能。常见的微调框架有 LLaMA-Factory 和 XTuner 等。

DeepSeek实战--蒸馏知识蒸馏（Knowledge Distillation）最早由Hinton等人在2015年提出，主要用于压缩模型。

llamafactory微调模型报错ModuleNotFoundError: No module named ‘triton.ops‘在阿里云Notebook上使用llamafactory微调Meta-Llama-3-8B-Instruct模型报错ModuleNotFoundError: No module named ‘triton.ops’

水煮蛋不加蛋

从 Pretrain 到 Fine-tuning：大模型迁移学习的核心原理剖析在人工智能领域，大模型的出现掀起了一场技术革命。这些拥有海量参数的模型，如 GPT-4、PaLM 等，在众多任务上展现出了惊人的能力。然而，训练一个大模型需要耗费巨大的计算资源和时间，而且直接让大模型处理特定领域的任务往往效果不佳。这时，迁移学习成为了关键技术，它让大模型能够高效地适应不同的任务和领域。本文将深入剖析大模型迁移学习中 Pretrain（预训练）和 Fine-tuning（微调）的核心原理。

青橘MATLAB学习

深度学习中的预训练与微调：从基础概念到实战应用全解析本文系统解析深度学习中预训练与微调技术，涵盖核心概念、技术优势、模型复用策略、与迁移学习的结合方式，以及微调过程中网络参数更新机制、模型状态分类等内容。同时深入分析深层神经网络训练难点如梯度消失/爆炸问题，为模型优化提供理论支撑。适合深度学习开发者及研究者快速掌握迁移学习核心技术。关键词：预训练；微调；迁移学习；梯度消失；模型复用

大模型微调与蒸馏的差异性与相似性分析大模型微调在预训练大模型基础上，通过少量标注数据调整参数，使模型适应特定任务需求。核心目标是提升模型在特定领域的性能，例如医疗影像分析或金融预测。该技术聚焦于垂直场景的精度优化，通常需要任务相关的标注数据支持。

AI大模型顾潇

[特殊字符] 大模型对话风格微调项目实战——模型篇 [特殊字符]✨🎯 背景介绍🔍 这篇文章的任务🤖 模型选型📊 模型评测⚙️ 模型训练🔄 模型转换🧪 模型训练效果评估

AI大模型顾潇

[特殊字符] Prompt如何驱动大模型对本地文件实现自主变更：Cline技术深度解析Cline通过精心设计的prompt系统，使大模型能够像人类开发者一样操作本地文件系统。以下是其核心机制：

Jackilina_Stone

【微调大模型】使用LLaMA-Factory进行监督微调 Qwen2.5本文使用LLaMA-Factory进行监督微调 Qwen2.5。此监督微调（SFT）脚本具有以下特点：

深度学习算法与自然语言处理

单卡4090微调大模型 DeepSeek-R1-32B之前文章同样的方法，也可以在 24G 显存的单卡 4090 上微调训练 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B；即使该模型的权重文件大小已经达到 62G，这是因为 unsloth 和 lora 的量化微调和部分参数微调优化可以大幅节约显存占用。

Jackilina_Stone

【微调大模型】轻松微调百余种大模型：LLaMA-Factorygithub: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory目录项目特色

16、Swift框架微调实战（1）-自我认知数据LORA微调ms-SWIFT GitHub项目主页： https://github.com/modelscope/swift

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。

玩电脑的辣条哥

大模型LoRA微调训练原理是什么？LoRA大模型LoRA微调训练原理是什么？通过 LoRA 微调，你可以在保持模型性能的同时，显著降低微调的计算成本。

【深度学习】预训练和微调概述预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练-微调 (Pretrain-Finetune) 流程的不同阶段。两者相辅相成，共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。

开源大模型食用指南 - 微调、部署 LLM、MLLM《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程

使用LLaMA-Factory对AI进行认知的微调本文将介绍如何使用LLaMA-Factory对AI进行微调，使其具备“忍者”的认知，并认知其是由“富士电视台”开发的。

ChatGPT大模型极简应用开发-CH4-GPT-4 和 ChatGPT 的高级技巧回顾聊天模型的chat_completion 函数:该函数接收提示词并在终端中显示补全结果。model 和 temperature是两个可选特征，分别被默认设置为 gpt-4 和 0。