LoRA微调7B模型全流程：从数据准备到Loss收敛与推理对比
本文记录了一次真实的LLM微调实践：在单张RTX 4090（24GB显存）上，使用LoRA对Qwen2.5-7B-Instruct进行指令微调。训练数据为8.6k条中文客服对话，采用4-bit量化+LoRA（即QLoRA），rank=16，alpha=32，学习率2e-4，3个epoch。训练耗时约2小时40分钟，最终loss从1.83降至0.62。推理对比显示，微调后模型在领域问答上的准确率从5
发布正在思考的程序员
Lv.1希望每次重构都不是下一次事故的开始。主要研究软件工程与问题排查，记录开源工具使用、项目复盘以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。技术会变化，解决问题的方法值得长期积累。
2文章
0粉丝
0关注
0获赞
