极客说|Unsloth 的全微调之路:从 Adapter 到 Full Fine-tuning
Unsloth 框架从支持 LoRA 和 QLoRA 适配器微调到引入全参数微调,解决了大规模模型训练内存占用的问题。通过梯度检查点、激活值卸载和优化器状态分页等技术实现了高效的内存管理和加速训练过程。
Unsloth 框架从支持 LoRA 和 QLoRA 适配器微调到引入全参数微调,解决了大规模模型训练内存占用的问题。通过梯度检查点、激活值卸载和优化器状态分页等技术实现了高效的内存管理和加速训练过程。
仅调整5%骨干网络参数,Mona方法在实例分割、目标检测等视觉任务中超越全量微调效果,显著降低适配和存储成本。
GitHub 上发布 nanoAhaMoment 库,仅需单个 80G GPU 即可实现高效 LLM 强化学习训练,支持微调基础模型并附有教程。