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【深度学习】微调通义千问模型：LoRA 方法，微调Qwen1.8B教程，实践

2024年08月04日 • Javascript •我要评论

与全参数微调不同，LoRA和Q-LoRA的训练只需存储adapter部分的参数。假如你需要使用LoRA训练后的模型，你需要使用如下方法。在本篇博客中，我们将介绍如何使用 LoRA 方法微调通义千问模型，以适应特定任务或数据。首先，我们将简要介绍准备数据和运行微调所需的步骤，然后详细说明如何执行 LoRA 微调。首先，您需要准备您的训练数据，并将其存储为 JSON 文件。通过以上步骤，您就可以成功运行 LoRA 方法对通义千问模型进行微调了。在开始微调之前，请确保设置好网络代理，以确保能够顺利访问所需资源。

官网资料:
https://github.com/qwenlm/qwen/blob/main/readme_cn.md

文章目录

在本篇博客中，我们将介绍如何使用 lora 方法微调通义千问模型，以适应特定任务或数据。首先，我们将简要介绍准备数据和运行微调所需的步骤，然后详细说明如何执行 lora 微调。

准备数据

首先，您需要准备您的训练数据，并将其存储为 json 文件。每个样本都应该是一个字典，包含 id 和对话信息。以下是一个示例：

[
  {
   
    "id": "identity_0",
    "conversations": [
      {

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