大模型微调与部署脚本包LoRA/QLoRA 数据管道与推理 API 全流程零依赖实测微调一个领域大模型「训练」只是中间一步前后的数据管道与部署同样决定成败。本脚本包覆盖数据 → 训练 → 合并 → 部署四个环节数据管道纯标准库实现任何机器可跑训练与部署脚本参数注释齐全内置 40 条领域问答语料可直接走通全流程。一、脚本清单脚本环节要点build_sft_dataset.py语料→Alpaca规范化去重长度过滤分位数统计validate_dataset.py校验切分重复率检测固定种子可复现train_lora.pyLoRA/QLoRA 训练4bit 加载损失掩码cosinemerge_lora.py权重合并适配器→完整模型导出serve_openai_api.py推理 API/v1/chat/completions 兼容二、三步复现# 1. 构建数据集纯标准库零依赖python build_sft_dataset.py--inputsample_corpus/qa_raw.jsonl--outputdata/sft_alpaca.jsonl# 2. 校验 按比例切分 train/val固定种子python validate_dataset.py# 3. GPU 环境LoRA/QLoRA 训练 → 合并 → FastAPI 起推理服务三、三个值得注意的细节损失掩码训练只对回答部分计损失问题部分置 -100——不做这一步模型会学着「生成问题」。4bit 量化加载QLoRA 把基座压进显存消费级显卡也能微调 7B 级模型。OpenAI 兼容接口部署后现有生态工具各类客户端、Agent 框架零改造接入FastAPI 起服务一行命令。 本文对应的完整脚本包数据管道训练API已整理上传点击查看资源包