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安卓搭建网站,上海移动端网络推广哪家强,电子商务网站建设发展报告,个人申请网址什么条件我将在本文介绍如何通过 unsloth 框架以 LoRA 的方法微调 Qwen3-14B 模型。到目前还有很多小伙伴还不明白什么时候应该微调#xff1f;那么请看下图#xff1a;接下来我们再看一下本文使用的 LoRA 微调方法的优势#xff1a;LoRA#xff08;Low-Rank Adaptation of Large L…我将在本文介绍如何通过 unsloth 框架以 LoRA 的方法微调 Qwen3-14B 模型。到目前还有很多小伙伴还不明白什么时候应该微调那么请看下图接下来我们再看一下本文使用的 LoRA 微调方法的优势LoRALow-Rank Adaptation of Large Language Models大型语言模型的低秩自适应是一种流行的轻量级训练技术可以显著减少可训练参数的数量。它的工作原理是将少量的新权重插入模型中并且只训练这些权重。这使得使用 LoRA 进行训练的速度更快、内存效率更高并且生成的模型权重更小只有几百 MB更易于存储和共享。LoRA 还可以与 DreamBooth 等其他训练技术结合使用以加速训练。我们将在本文介绍如何微调使模型成为一个双重人格的助手既能进行普通闲聊又能在需要时切换到更严谨的思考模式来解决复杂问题特别是数学问题。简而言之微调后的模型获得的能力:双模式操作能力:普通对话模式: 适用于日常聊天场景。思考模式( Thinking Mode ): 用于解决需要推理的问题。数学推理能力: 能够解决数学问题并展示详细的推理过程如示例中的解方程(x 2)^2 0。对话能力保持: 同时保持了自然对话的能力能够进行流畅的多轮对话。首先我们在谷歌 Colab 上选择算力推荐使用 T4 GPU 或者 A100 GPU现在我们可以加载 14 B模型我们现在添加 LoRA 适配器因此我们只需要更新 1% 到 10% 的参数准备数据Qwen3 既有推理模式也有非推理模式。因此我们应该使用两个数据集Open Math Reasoning 数据集该数据集曾用于赢得 AIMOAI Mathematical OlympiadAI 数学奥林匹克 - 进步奖 2挑战赛我们从使用 DeepSeek R1 的可验证推理轨迹中抽取了 10%其准确率超过 95%。我们还利用了 Maxime Labonne 的 FineTome-100k 数据集ShareGPT 格式。但我们还需要将其转换为 HuggingFace 的常规多轮对话格式。我们现在将推理数据集转换为对话格式接下来我们将非推理数据集也转换为对话格式。首先我们必须使用 Unsloth 的 standardize_sharegpt 函数来修复数据集的格式。非推理数据集要长得多。假设我们希望模型保留一些推理能力但我们特别想要一个聊天模型。让我们定义一个纯聊天数据的比例。目标是定义两种数据集的某种混合。让我们选择 25% 的推理数据和 75% 的聊天数据最后合并数据集训练模型现在让我们使用 Huggingface TRL 的 SFTTrainer我们执行 60 步来加快速度但你可以设置 num_train_epochs1 进行完整运行并关闭 max_stepsNone。让我们开始训练模型吧要恢复训练请设置 trainer.train(resume_from_checkpoint True)推理让我们通过 Unsloth 原生推理来运行模型根据 Qwen-3 团队的说法推理的推荐设置是temperature 0.6、top_p 0.95、top_k 20。对于基于普通聊天的推理temperature 0.7、top_p 0.8、top_k 20。保存、加载微调模型要将最终模型保存为 LoRA 适配器请使用 Huggingface 的 push_to_hub 进行在线保存或使用 save_pretrained 进行本地保存。[注意] 这仅保存 LoRA 适配器而不是完整模型。后面我来介绍如何保存为 16 位或 GGUF 格式。现在如果你想加载我们刚刚保存用于推理的 LoRA 适配器请将 False 设置为 True保存为 VLLM 的 float16选择 merged_16bit 保存 float16或选择 merged_4bit 保存 int4。使用 push_to_hub_merged 上传到你个人的 Hugging Face 账户GGUF / llama.cpp 转换使用 save_pretrained_gguf 进行本地保存使用 push_to_hub_gguf 上传到 HF。q8_0 - 快速转换。资源占用较高但通常可以接受。q4_k_m - 推荐。使用 Q6_K 处理 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量的一半否则使用 Q4_K。q5_k_m - 推荐。使用 Q6_K 处理 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量的一半否则使用 Q5_K。本地部署接下来就是将 GGUF 文件下载到本地以便本地部署运行。https://colab.research.google.com/drive/1pfv8UvNyLhB0ZKbhl7jbCeHcHBUN12Ai?uspsharing#scrollToiX3Hv8YzBKyr想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 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。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”