LoRA微调7B大模型全记录:从数据准备到推理效果对比的完整实践
本文记录了在单张24GB显存显卡上,使用LoRA与QLoRA技术微调Qwen2.5-7B-Instruct的完整过程。训练数据为12000条垂直领域问答对,配置r=16、alpha=32、dropout=0.05,配合4-bit NF4量化。最终QLoRA版本显存占用仅9.8GB,训练3个epoch耗时约4.5小时,loss从2.31降至0.87。对比微调前后推理效果,领域问题准确率从52%提升至

保持初学者心态,也保持交付意识。当前重点关注云原生与容器技术,通过日志与监控排障、自动化运维持续提升能力;关注技术选择背后的成本与边界,并把过程整理成可复用的学习记录。
本文记录了在单张24GB显存显卡上,使用LoRA与QLoRA技术微调Qwen2.5-7B-Instruct的完整过程。训练数据为12000条垂直领域问答对,配置r=16、alpha=32、dropout=0.05,配合4-bit NF4量化。最终QLoRA版本显存占用仅9.8GB,训练3个epoch耗时约4.5小时,loss从2.31降至0.87。对比微调前后推理效果,领域问题准确率从52%提升至
本文以“从技术合同中抽取验收标准与违约责任条款”为具体任务,对比了零样本、角色设定、思维链(CoT)与结构化输出(JSON Schema)四套Prompt模板在GPT-4o(1106-preview)上的表现。实验消耗约1.2M token,总费用$8.64。结果显示:结构化输出模板将字段准确率从61%提升至93%,单次推理token消耗降低47%。文中附完整代码与踩坑记录,含temperatur