7B模型LoRA微调实录：显存8G下的QLoRA训练与推理对比
本文记录了一次完整的7B模型微调实践，使用QLoRA在单张RTX 3090（24G显存）上将基座模型显存占用压至8.2G，微调后模型在领域问答任务上的BLEU从0.21提升至0.67，而LoRA模块参数量仅占全模型的0.6%。文中包含从数据清洗到训练配置的完整代码，以及loss曲线和推理效果对比，重点解决量化后训练不稳定、中文分词器截断两个实际问题。如果你正在犹豫要不要上LoRA，这篇文能帮你少踩
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Lv.1关注产品运营，长期记录项目推进与复盘、产品增长与运营和从需求到交付的完整过程。更关注能够真正落地的方法，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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