7B模型LoRA微调实录：显存9.3G吞吐提升3.1倍的调参全流程
在单卡A100(80G)上对Llama-2-7B-Chat进行LoRA微调，采用peft 0.5.0+transformers 4.36.2，rank=8时训练显存仅9.3GB，相比全参微调降低72.6%。通过构造中文医疗指令集3.2万条，训练3个epoch后，模型在CMB医学问答基准上BLEU从5.2提升至12.8，F1从0.31升至0.61。本文记录从数据清洗到推理部署的完整链路，包含三个关键
生产级多模态方法论
Lv.1专注于AI应用开发的工程化与业务落地。持续实践数据治理与评测、模型部署和推理优化，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
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