新手如何本地电脑微调开源ai大模型？
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新手想要快速上手开源大模型的微调（Fine-tuning），最核心的策略是“不要从零写代码，使用成熟的微调框架”，并采用PEFT（参数高效微调）技术。
以下是一份为新手定制的“最快上手路径”，我们将重点介绍目前最流行、门槛最低的工具：LLaMA-Factory 和 Unsloth。
第一步：理解核心概念（1分钟）
对于新手，不需要理解复杂的数学公式，只需要懂这两个概念：
指令微调 (Instruction Tuning)：你现在的目标不是让模型学会“续写小说”，而是学会“听懂指令”。比如你问它“如何做红烧肉”，它回答步骤，而不是接着编故事。
LoRA / QLoRA：全量微调（训练模型所有参数）极慢且极贵。LoRA 就像是给模型的大脑贴了一张“便利贴”，只训练这张便利贴（很小的一部分参数），原模型不动。这是目前个人玩家微调的唯一标准答案。
第二步：准备“燃料”——数据集（最重要）
大模型圈有句话：Data is all you need. 模型好不好，全看数据质量。
格式要求：目前最通用的格式是 JSON 格式的“指令-输入-输出”对。创建一个 train.json 文件，内容如下：
[
{
"instruction": "请把下面的句子翻译成文言文。",
"input": "这个人工智能真厉害。",
"output": "此机智过人，实乃神物也。"
},
{
"instruction": "解释什么是量子纠缠。",
"input": "",
"output": "量子纠缠是量子力学中的一种现象..."
}
] 新手建议：先准备 50-100条 高质量数据跑通流程，不要一开始就搞几十万条。
第三步：选择工具（二选一）
方案 A：LLaMA-Facto...点击查看剩余70%
by ai世界
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