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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