LLM 微调实战指南

📖 本书简介

当提示工程和 RAG 无法满足需求时，微调 (Fine-tuning) 是定制化 LLM 的最佳选择。本书将教你如何高效地微调大语言模型，打造专属的 AI 能力。

🎯 学习目标

通过本书，你将学会：

• 理解微调原理：全量微调、LoRA、QLoRA 等方法
• 准备训练数据：数据收集、清洗、标注的最佳实践
• 执行微调训练：使用主流框架完成微调流程
• 评估模型效果：科学评估微调后的模型性能
• 部署微调模型：将模型部署到生产环境

📚 主要内容

第一部分：微调基础

• 什么时候需要微调
• 微调 vs 提示工程 vs RAG
• 微调的类型与方法
• 成本与收益分析

第二部分：微调方法详解

• 全量微调 (Full Fine-tuning)
• 参数高效微调 (PEFT)
• LoRA: 低秩适应
• QLoRA: 量化 LoRA
• Adapter、Prefix Tuning 等方法对比

第三部分：数据准备

• 数据收集策略
• 数据格式与标准
• 数据清洗与质量控制
• 数据标注工具与流程
• 数据增强技术
• 训练集、验证集、测试集划分

第四部分：训练实战

• 环境搭建与硬件选择
• 主流框架对比 (Hugging Face, DeepSpeed, FSDP)
• 训练配置与超参数调优
• 分布式训练
• 监控训练过程
• 实战：微调一个文本分类模型

第五部分：高级技术

• 指令微调 (Instruction Tuning)
• 对齐技术 (RLHF, DPO)
• 多任务学习
• 持续学习与灾难性遗忘
• 蒸馏与压缩

第六部分：评估与测试

• 评估指标选择
• 自动化评估流程
• 人工评估方法
• A/B 测试
• 模型对比分析

第七部分：部署与优化

• 模型导出与格式转换
• 推理优化 (量化、剪枝)
• 部署方案选择
• 版本管理
• 监控与回滚

第八部分：实战案例

• 案例1：微调客服对话模型
• 案例2：微调代码生成模型
• 案例3：微调领域特定模型
• 案例4：多语言模型微调
• 经验总结与踩坑指南

👥 适合人群

• 机器学习工程师
• AI 应用开发者
• 希望定制专属模型的团队
• 对深度学习有一定了解的开发者

📋 前置知识

• Python 编程
• 深度学习基础
• PyTorch 或 TensorFlow 基础
• 基本的 LLM 知识（可参考《LLM 学习指南》）

🚀 开始学习

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