大模型微调听起来很神秘，但实际上很简单，本文旨在为新手小白提供最简明的教程，训练一个你自己的专属AI。
下面直观展示了微调前后的对比。
微调前：
微调后：
首先为什么选择LLaMA Factory？
还在为微调大模型头疼？环境配置复杂、代码调试难、显存爆炸？LLaMA Factory一键解决所有痛点！
它集成了LoRA、全量微调等主流方法，支持LLaMA、Qwen、Baichuan等热门模型，提供可视化Web界面，小白也能5步上手！更支持模型量化，低显存设备也能流畅运行。
环境搭建：10分钟搞定
前置条件（准备好了，可以跳过）
- 准备一张16G显存以上的GPU，推荐3090或者4090；
- 安装好对应的显卡驱动以及 cuda12.1以上，具体可以参考下面的教程； https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html
Step 1：创建虚拟环境
conda create -n llama_factory python=3.10Step 2：克隆 LLaMA-Factory 项目代码
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitStep 3：安装依赖
进入项目目录，执行：
cd LLaMA-FactoryStep 4：验证安装
输入llamafactory-cli version，显示版本号即成功。
微调实战：
1、启动Web界面
Web界面（推荐新手）
- 启动界面**：**
进入到 LLaMA-Factory 目录下：执行下面的命令
llamafactory-cli webui访问 http://localhost:7860，进入操作台。
2、数据准备：核心步骤！
修改数据集：identity.json
修改数据集：找到 data/identity.json
将 {{name}} 和 {{author}} 替换成你的信息；
修改后的数据:
3、Qwen2.5-0.5B 模型下载
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/4、（train）模型微调
语言：zh最后点击-开始按钮；
训练完成后，模型权重文件存储在 ：saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/lora 目录中；
5、（Evaluate & Predict）模型结果预测与评估
数据集：选择 identity数据集；
点击开始；
6、（Chat） 加载训练好的loar权重，测试下对话情况
检查的路径：选择刚才训练好的loar模型路径；
点击加载模型后，可以进行对话；
结果可以看到，这样你就成功的微调了一个你自己的大模型；快来和我一起构建你自己的专属机器人吧！
7、（Export）将你loar微调后的模型与基础模型进行合并后，导出成一个完整的模型
检查的路径：选择刚才训练好的loar模型路径；
导出目录：填入你要导出的目录；
点击 开始导出，即可导出；
导出成功后，就可以把模型文件发给别人使用了！
注意事项
1.显存不足**：**
- 启用量化训练（QLoRA）。
- 降低批次大小（batch_size），如从8改为4。
2.灾难性遗忘**：**
- 混合通用数据与领域数据训练，保留模型通用能力。
- 使用较小学习率（如5e-6），避免过度覆盖预训练知识。
3.过拟合**：**
- 添加验证集
- 数据增强：同义词替换、回译扩充数据集。
总结
通过LLaMA Factory，即使是新手也能轻松将通用大模型变为法律顾问、医疗助手、客服专家。只需记住：
- 数据质量决定上限**——清洗、对齐、多样化！**
- 参数调节影响速度**——从小学习率开始，逐步优化。**
- 工具是杠杆**——善用Web界面和社区资源！**
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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