看不懂代码如何微调DeepSeek-R1蒸馏的Llama-8B模型？

主要观点总结

作者两年前微调了开源的大语言模型，并在阿毗达磨问题上进行了测试。他发现模型在阿毗达磨上的表现相对较好，但网上的数据质量极差。作者通过刘琨的帮助，使用unsloth库进行了模型微调，并使用了txt格式的训练数据。他详细解释了安装依赖、配置PEFT模型、数据处理、训练配置和推理的代码。最后，他给出了对代码和性能的详细解释和建议。

关键观点总结

关键观点1: 微调大语言模型

作者微调了开源的大语言模型，并测试了它在阿毗达磨问题上的表现。

关键观点2: 数据质量差

作者发现网上的阿毗达磨数据质量极差，只有1%的数据是正确的。

关键观点3: 使用unsloth库进行微调

作者使用unsloth库进行模型微调，提高了训练效率。

关键观点4: 数据处理和训练配置

作者详细解释了数据处理和训练配置的代码，包括安装依赖、配置PEFT模型、数据处理和训练参数。

关键观点5: 推理和性能优化

作者介绍了用于模型推理的代码，并给出了性能优化和错误处理的建议。

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