LoRA微调7B大模型全流程：数据准备到推理效果对比
本文记录了在单张24GB显存消费级显卡上，使用LoRA/QLoRA技术微调Qwen2.5-7B-Instruct的完整过程。训练数据为1.2万条垂直领域问答对，采用4-bit量化+LoRA（rank=64）方案，峰值显存占用仅18.3GB，训练3个epoch耗时约4.5小时。最终模型在自建测试集上的准确率从基线的61.2%提升至84.7%，同时保留了通用对话能力。文中包含完整可运行代码、Loss曲
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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，记录开发效率提升、架构设计以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。这里不卖焦虑，只分享方法和真实经验。
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