一文搞懂大模型的微调 - （LLaMA-Factory和QLoRA）

主要观点总结

LLaMA Factory是一个用于大型语言模型训练和微调的平台，无需编写代码即可在本地完成多种预训练模型的微调。它支持多种训练算法和运算精度，并提供丰富的推理引擎。文章详细介绍了LLaMA Factory的功能和使用方法，包括如何进行模型微调、评估和优化，以及如何将训练好的模型部署到实际应用场景中。

关键观点总结

关键观点1: LLaMA Factory简介

LLaMA Factory是一个大型语言模型训练和微调平台，支持多种预训练模型和微调算法，提供简洁明了的操作界面和丰富的文档支持。

关键观点2: LLaMA Factory支持的功能

LLaMA Factory支持多种训练算法、运算精度和推理引擎，包括（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练等。

关键观点3: 如何使用LLaMA Factory进行模型微调

使用LLaMA Factory进行模型微调包括选择模型、加载数据、配置参数、开始训练、评估与优化以及部署应用等步骤。

关键观点4: LoRA和QLoRA技术介绍

LoRA是一种用于高效微调大型语言模型的技术，不直接修改原模型权重，而是添加低秩矩阵来学习变化。QLoRA结合了模型量化和低秩适配两种技术，减少存储需求和计算负担。

关键观点5: LLaMA Factory的评估和部署

使用LLaMA Factory提供的评估工具对模型性能进行评估，将训练好的模型部署到实际应用场景中，实现其功能和价值。

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