AI课程3：“智能微调：在不烧毁GPU的情况下适应大型语言模型”

QLoRA通过将4位量化与低秩适配器相结合，实现了在低内存GPU上对大型语言模型的高效微调，在减少显存使用的同时保持性能。

🧭 课程结构

• 模块1：什么是微调，为什么这么昂贵？
• 模块2：PEFT — 高效微调范式
• 模块3：LoRA — 低秩适配
• 模块4：QLoRA — 高性能量化微调
• 模块5：实际配置 — 超参数、target_modules和环境
• 模块6：数据集准备和指令格式
• 模块7：使用TRL（Transformer强化学习）进行训练配置
• 模块8：训练监控和评估
• 模块9：资源管理和常见问题
• 模块10：保存、加载和合并LoRA/QLoRA适配器
• 模块11：最终综合项目 — 微调Qwen2.5-0.5B生成产品描述