unsloth

【实战】使用 Unsloth 与 GRPO 微调 Qwen2.5 模型在当前的大模型（LLM）领域，如何让模型具备更强的逻辑推理能力（Chain-of-Thought, CoT）是一个热门话题。DeepSeek-R1 等模型的成功证明了**强化学习（RL）**在提升推理能力方面的巨大潜力。

【实战】用 Unsloth 微调 Qwen2.5-VL 构建“汽车保险查勘” AI 专家在多模态大模型（LMM）爆发的今天，Qwen2.5-VL 凭借其强大的视觉理解能力成为了开源界的佼佼者。然而，通用模型在特定垂直领域（如医疗影像、工业质检、保险理赔）的表现往往难以达到生产级要求。

Unsloth 从原理到实践（基于Ubuntu 22.04）作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.netUnsloth 是一款面向大语言模型（LLM）的高效微调框架，主打低资源占用、超高训练速度，核心优化了 QLoRA/LoRA 微调流程，适配 Ubuntu 22.04 等Linux环境，支持 Llama、Mistral、Phi、Gemma 等主流开源模型。本文从原理到全流程实践，覆盖环境搭建、数据集处理、微调、模型合并、量化、评测、监控等核心环节。

Unsloth高效微调实战：基于DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B与医疗R1数据SFTTrainer（来自 trl 库）：提供监督微调（SFT）和强化学习（RLHF）相关的功能，主要用于有监督微调（Supervised Fine-Tuning），适用于 LoRA 等低秩适配微调方式。

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。

轻松微调大模型：利用 Colab 和 Unsloth 实现高效训练大型语言模型（LLM）如 Llama、Mistral 等在通用任务上表现惊艳，但要让它们适配特定场景（比如医疗问答、算命预测），就需要微调。Google Colab 提供免费的 GPU 资源，而 Unsloth 是一个高效的微调工具，能大幅降低显存需求，让普通用户也能在云端完成训练。这篇文章将带你一步步完成从零到部署的全过程。

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：

如何制定有效的微调策略制定有效的微调策略是将开源大模型（如 Qwen2.5-coder）成功应用于特定领域（例如基于 Cesium 框架开发）的关键步骤。以下将从多个专业维度深入、系统、详细地阐述微调策略的制定方法，包括微调目标的明确、数据策略、模型调整方法、训练流程优化、评估与验证策略等方面。

Unsloth微调环境搭建与LLaMA 3.1-8B模型微调实践指南本文将详细介绍如何使用Unsloth框架进行LLaMA 3.1-8B模型的微调，帮助您快速构建微调环境，并了解微调流程的基本步骤。本教程适合初学者，旨在帮助您在短时间内实现自己的专属模型微调。对于更复杂的微调参数和细节设置，将在后续文章中进一步阐述。

Unsloth 微调 Llama 3本文参考： https://colab.research.google.com/drive/135ced7oHytdxu3N2DNe1Z0kqjyYIkDXp 改编自：https://blog.csdn.net/qq_38628046/article/details/138906504

我是有底线的