大语言模型微调：从入门到实践

大语言模型微调是在预训练权重基础上，使用领域数据继续训练以适应特定任务的过程。常见路径包括全参数微调、LoRA/QLoRA 以及提示学习等，各有显存与效果上的权衡。

数据准备阶段应关注格式统一、去重与有害内容过滤；建议将训练集、验证集划分清晰，并记录 tokenizer 与 max length 设置，避免训练与推理不一致。

在算力云享上，您可选择预装 PyTorch、DeepSpeed 或 Hugging Face 环境的镜像，通过 Jupyter 或 SSH 挂载对象存储中的数据集。多卡场景下推荐使用 DeepSpeed ZeRO-2/3 降低单卡显存压力。

训练完成后，请将 checkpoint 同步至对象存储并做版本标记；推理部署时可导出为 vLLM、TGI 等兼容格式，结合平台的弹性实例实现按需扩缩容。