名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

目录

• • 一、微调原理
  • • 1. 什么是大模型微调？
    • 2. 为什么需要微调？
    • 3. 微调的基本流程
    • 4. 微调策略分类
  • 二、LoRA（Low-Rank Adaptation）技术详解
  • • 1. LoRA的核心思想
    • 2. LoRA的数学原理
    • 3. LoRA的优势
    • 4. LoRA实际应用场景
  • 三、代码实践：使用PEFT和Transformers微调小型LLM
  • • 1. 环境准备
    • 2. 导入依赖库
    • 3. 准备模型和数据
    • 4. 配置量化和LoRA参数
    • 5. 配置训练参数并启动训练
    • 6. 加载并使用微调后的模型
  • 四、微调模型的评估与优化
  • • 1. 评估指标选择
    • 2. 评估代码示例
    • 3. 常见优化策略
  • 五、微调模型应用案例
  • • 1. 医疗诊断助手
    • 2. 企业知识库问答系统
    • 3. 代码助手定制化
  • 六、未来发展趋势
  • 七、总结与实践建议
  • • 实践建议：

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欢迎回到Python星球🪐日记！今天是我们旅程的第90天。

一、微调原理

在我们的AI旅程中，学习了大语言模型（LLM