目录

案例简介

案例目标

技术栈与核心依赖

核心技术

依赖库列表

项目结构

核心代码实现

1. 模型加载与量化

2. LoRA 适配器配置

3. 数据集准备

4. 训练配置

5. 训练与保存

运行与测试

环境准备

方式一: 本地运行

方式二: Google Colab 运行(推荐)

预期输出

使用微调后的模型

实现思路与扩展建议

核心设计思想

优化建议

扩展功能

注意事项

配置参数详解

可调整的关键参数

完整源码

finetune_llama3.2.py

requirements.txt

案例简介

本案例演示如何使用 Unsloth 库在短短 60 行 Python 代码中完成 LLaMA 3.2 模型的微调。通过采用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术,实现了高效、低成本的模型适配,非常适合在 Google Colab 免费层上运行。

🎓 完整教程:  点击查看详细的分步教程,包含代码讲解、说明和最佳实践。