【大模型微调（Fine-tuning）完整流程、调优思路】
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文章目录
- 前言
- 一、 大模型微调的完整流程
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- 1 数据准备
- 2 选择微调方法
- 3 超参数设置
- 4 训练与监控
- 5 模型==评估==
- 6 模型导出与部署
- 二、关键参数及调节方法
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- 1 学习率（Learning Rate, lr）
- 2 预热步数（Warmup Steps）
- 3 余弦退火（Cosine Annealing）
- 4 优化器
- 5 正则化（Regularization）
- 三、大模型微调的调优思路
前言
大模型（如 LLMs、ViT、BERT、Llama、GPT 等）的微调与普通模型训练略有不同，主要因为：
- 参数量大，计算量高，显存占用大。
- 容易过拟合，需采用 适当的正则化策略。
- 学习率、批大小等超参数更敏感，需更细致地调整。
- 通常采用低秩适配（LoRA）、差分学习率等技巧，提高训练效率。
一、 大模型微调的完整流程
1 数据准备
- 清洗数据，格式化为大模型输入格式（如
JSON、txt）。 - 选择 监督微调（SFT） 或
指令微调（Instruction Tuning）。
2 选择微调方法
- 全参数微调（Full Fine-tuning）：适用于算力充足情况。
- 适配层微调（Adapter Tuning，如
LoRA）：减少显存需求。 - 参数高效微调（PEFT，如 Prefix Tuning, BitFit）。
3 超参数设置
学习率（lr）批大小（batch size）优化器（AdamW, Adafactor）正则化（L2, Dropout）学习率调度（Cosine, Linear Decay）预热步数（warmup steps）