正在进化的全栈

LoRA微调7B大模型：从数据准备到推理效果对比的完整流程记录

本文记录了使用LoRA/QLoRA技术微调Qwen2.5-7B-Instruct的完整过程。在单卡RTX 4090（24GB显存）上，采用QLoRA 4-bit量化，仅训练约4000万参数（占总参数0.5%），耗时2.5小时完成3轮训练，最终loss从1.87降至0.62。医疗问答场景下，模型回答准确率从基线的52%提升至86%，推理延迟仅增加3ms。文中包含详细代码、踩坑记录与真实效果对比。