一份系统性的 LLM 微调实战指南：FineTuningLLMs

详细讲解了量化、LoRA 适配器、数据格式化等核心技术，且专注于在单个 GPU 上高效微调大语言模型的实践方法。主要内容：

• 完整的 LLM 微调流程：从模型加载到部署的全过程
• 量化技术详解：8-bit 和 4-bit 量化的原理与实践
• LoRA 低秩适配器：高效微调大模型的核心技术
• 数据格式化指南：聊天模板、分词器配置等关键步骤
• GPU 优化策略：在消费级显卡上高效训练的技巧
• 本地部署方案：GGUF 格式转换和模型服务部署

所有示例代码都提供 Google Colab 笔记本，可以直接在线运行学习。适合有一定深度学习基础的开发者。

参考文献：
[1] http://github.com/dvgodoy/FineTuningLLMs

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