LoRA微调7B大模型全流程：从数据准备到推理效果对比
本文记录了我在单张24G显存（RTX 4090）上使用LoRA/QLoRA微调Qwen2.5-7B-Instruct的完整过程。训练数据为1.2万条垂直领域指令样本，采用4-bit量化+LoRA（r=16, alpha=32），训练3个epoch，最终loss从1.86降至0.72。推理对比显示，微调后模型在领域问答准确率上从基线的43%提升到89%，而显存占用仅增加不到2GB。文中包含完整代码、
03425. 山海听风
Lv.1专注于大语言模型的工程化与业务落地。持续实践智能体工作流设计、数据治理与评测，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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