7B模型LoRA微调实录：显存占用直降68%与推理效果平衡
在A100 80G上对Llama-2-7B进行全参微调需显存峰值72GB，而采用QLoRA（4bit NF4量化+双LoRA适配器）后峰值显存仅23GB，训练速度仅下降18%。本文完整记录从数据清洗（3.2万条中文指令）、PEFT配置（rank=16, alpha=32, dropout=0.1）、训练曲线异常排查（loss不降问题源自学习率预热策略）到推理效果对比的全过程。最终在C-Eval榜单
持续研究数字化随身笔记
Lv.1关注企业数字化，长期记录需求分析与方案设计、商业价值验证和从需求到交付的完整过程。重视可维护性、稳定性与协作效率，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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LoRA微调Llama-3-8B中文对话模型：显存9.8G与loss 0.72的全记录
上周用单张RTX 3090把Llama-3-8B调成中文客服模型，全程没碰全量微调。QLoRA 4-bit量化后显存峰值9.8GB，训练3个epoch损失从2.31降到0.72。本文记录数据清洗、PEFT配置、loss曲线解读和推理效果对比，包括一个差点报废显存的save_pretrained坑。如果你也在纠结微调显存不够或者loss不降，这篇应该能省你半天时间。