LoRA微调7B模型全记录：从显存优化到指令遵循能力跃升
本文记录使用LoRA（Low-Rank Adaptation）微调Qwen2-7B-Instruct模型的具体实践过程。在单张A100-80G显卡上，通过QLoRA（4bit量化+LoRA）将显存占用从70GB压缩至18GB，微调成本降低60%。基于alpaca-cleaned中文指令数据集训练3个epoch后，模型在CEval验证集上的得分从47.2提升至58.6（+24.1%），在人工构造的5
多模态观察员
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