一、数据准备与处理
1. 数据收集
根据目标领域收集结构化数据(如客服对话记录、行业报告等),建议数据量不少于1万条
公开数据集可通过提示模板库转换为指令格式(如亚马逊评论数据集改造为问答对)
2. 数据划分
按6:2:2比例分割为训练集/验证集/测试集,确保覆盖业务场景多样性
二、工具选择与配置
1. 框架推荐
使用LLaMA-Factory工具链,支持3B-65B全量级模型,兼容百川/通义等国产模型
提供三种训练模式可选:
? 全参数微调(需8块A100显卡)
? LoRA低秩适配(单卡4小时完成)
? QLoRA优化(消费级3090显卡可运行)
2. 云平台部署
亚马逊SageMaker可快速搭建环境,Spot实例降低70%训练成本
魔搭社区提供开箱即用的Notebook环境(支持浏览器直接操作)
三、训练与优化
1. 参数设置
学习率设为预训练的1/10,批量大小根据显存动态调整
采用QLoRA技术时仅需调整0.1%参数即可达到95%效果
2. 监控评估
实时跟踪损失函数和验证集准确率,测试集最终评估偏差应<3%
推荐使用Prefix Tuning技术快速适配新任务(输入层添加可训练前缀向量)
> 典型案例:某企业用65B模型微调客服系统,采用QLoRA方案后显存节省70%,训练速度提升3倍。初学者可从魔搭社区的6B模型入手,浏览器即可完成全流程操作。
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