7B模型LoRA/QLoRA微调实战：显存从24G降到6G的调优记录
本文记录了一次完整的7B模型（ChatGLM2-6B）微调实践，对比了LoRA与QLoRA两种参数高效微调方案。在单张RTX 3090（24G显存）环境下，LoRA方案batch_size=8可正常训练，而QLoRA（4-bit NF4量化）将显存占用从21.3G降至6.1G，同时保持95%以上的性能。文章详细拆解了数据准备、PEFT配置、训练曲线分析及推理效果对比，并给出了实际踩坑后的优化建议，
任务别再改了观察员
Lv.1擅长把“问题不大”处理成真正没问题。主要研究软件工程与问题排查，记录代码实现与工程实践、代码可维护性以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。慢慢写，长期做，把有用的内容沉淀下来。
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