大语言模型（LLM）的微调技术正在快速发展。本文将完整记录使用 LoRA 方法对开源模型进行微调的实践过程。

数据准备与清洗

高质量的训练数据是微调成功的关键。数据收集、清洗、格式化的每个环节都需要精心处理。

LoRA 微调原理

LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在预训练模型的权重矩阵中注入低秩分解矩阵来实现参数高效的微调。

评估与部署

微调后的模型需要经过全面的评估测试，才能安全地部署到生产环境中。