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第一章?煉丹爐排行榜：六把開源“神器”橫評

名稱	GitHub Star	一句話賣點	適合人群	缺點
ms-swift	3k	阿里系、支持通義千問，中文文檔完善	國內(nèi)開發(fā)者	社區(qū)規(guī)模較小
Firefly	4k	全流程腳本化，一鍵跑LoRA	大語言模型微調(diào)新手	新模型適配較慢
DeepSpeedExamples	9k	微軟官方，極致分布式	擁有 A100 集群的大團隊	配置復(fù)雜
unsloth	10k	訓(xùn)練速度×2，顯存減半	單卡玩家	僅支持 Llama2/3
LLaMA-Factory	23k	全家桶（SFT/RLHF/量化）+ WebUI	所有人	代碼量龐大
FastChat	26k	主打推理 & 在線標注，社區(qū)活躍	需要 RLHF 數(shù)據(jù)閉環(huán)	微調(diào)功能相對弱

選型建議

個人開發(fā)者：1 小時跑通 LoRA → LLaMA?Factory
企業(yè)團隊：需要 RLHF、DPO、ORPO 全鏈路 → LLaMA?Factory + SageMaker
單卡極限：僅有?4090，追求最高性價比 → unsloth

第二章?火候三味：全參數(shù) vs PEFT vs LoRA

全參數(shù)微調(diào)（Full Fine?Tuning）
- 優(yōu)點：最純正的“藥性”
- 缺點：顯存 & 成本驚人
- 示例：7B FP16?≈?28?GB，65B?≈?260?GB
PEFT（Parameter?Efficient Fine?Tuning）
- 只煉外層“藥皮”，保留核心權(quán)重
- Adapter 參數(shù)?<?1%?模型體量
- 優(yōu)勢：顯存 & 費用大幅下降

LoRA?&?QLoRA

LoRA：7B + rank=64 → 顯存降至?12?GB，性能損失 <?3%
QLoRA：再配合?4?bit?量化，7B?6?GB?即可跑，4090?單卡可訓(xùn)

任務(wù)復(fù)雜度 ↑
         │     全參數(shù)
         │  P?Tuning v2
         │      LoRA
         │     QLoRA
└────────→ 資源預(yù)算

第三章?柴薪清單：GPU/顯存/費用速查

模型規(guī)模	全參數(shù) FP16	LoRA r=64	QLoRA 4?bit	推薦 GPU	Spot 單價（北京）
7B	28?GB	12?GB	6?GB	1×A10G	￥1.8/小時
13B	52?GB	24?GB	12?GB	1×A100?40G	￥4.5/小時
30B	120?GB	48?GB	24?GB	2×A100?80G	￥9.0/小時
65B	260?GB	96?GB	48?GB	4×A100?80G	￥18/小時

省錢技巧：

SageMaker Spot 實例最低?3?折可用，訓(xùn)練中斷自動恢復(fù)；
ModelHub 勾選「Spot+Checkpoint」，系統(tǒng)自動保存斷點。

第四章?爐鼎實操：兩種主流路徑

路徑?A：SageMaker BYOC（Bring Your Own Container）

制作鏡像

FROM 763104351884.dkr.ecr.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04
RUN pip install llama-factory[metrics,bitsandbytes]
COPY ./scripts /opt/ml/code
ENV SAGEMAKER_PROGRAM train.py

上傳數(shù)據(jù)到 S3

aws s3 cp dataset.jsonl s3://your-bucket/data/

啟動訓(xùn)練任務(wù)

from sagemaker.pytorch import PyTorch
estimator = PyTorch(
   entry_point='train.py',
   role=role,
   image_uri='…/llama-factory:latest',
   instance_type='ml.g5.12xlarge',
   use_spot_instances=True,
   checkpoint_s3_uri='s3://your-bucket/checkpoints/',
   hyperparameters={…}
)
estimator.fit({'train': 's3://your-bucket/data/'})

路徑?B：ModelHub 無代碼平臺

CloudFormation 一鍵部署（5?min）
控制臺上傳數(shù)據(jù)集（拖拽 JSONL）
選模型 → LoRA → 調(diào)滑塊（epoch / lr / rank）
點擊「開始訓(xùn)練」，實時監(jiān)控 loss（W\&B 已集成）
訓(xùn)練完成后「部署 Endpoint」，獲得 RESTful?API

第五章?煉丹口訣：超參數(shù)調(diào)校心法

學(xué)習(xí)率?(lr)
- 7B?LoRA：2e?4 \~ 5e?4
- 65B?LoRA：5e?5 \~ 1e?4
Epoch?& Early Stop
- < 10?k 樣本：3–5?epoch + early stop patience=1
- > 100?k 樣本：1–2?epoch 即可，防止過擬合
Batch?Size?& 梯度累積
```
per_device_train_batch_size=1
gradient_accumulation_steps=32
```
等同 global batch=32，但顯存僅算1條。
Warmup?& Scheduler
- warmup_ratio=0.03
- scheduler=cosine（余弦退火）

第六章?火候監(jiān)控：指標儀表盤搭建

CloudWatch：train/loss、eval/loss、learning_rate、GPUUtilization
Weights &?Biases：
```
import wandb
wandb.init(project='llama2-7b-alpaca-zh')
```
一行代碼接入，自動記錄 loss、grad_norm、文本樣本，并通過 sweep 快速對比多組超參。
人類反饋閉環(huán)：FastChat + Gradio，用戶點贊/踩 → 數(shù)據(jù)寫回 S3，下一輪 RLHF 繼續(xù)精煉。

第七章?常見問題 & 靈丹妙方

癥狀	診斷	藥方
loss 不下降	lr 太小 / 數(shù)據(jù)臟	升 lr?10×，并清洗訓(xùn)練集
eval 高 train 低	過擬合	加 dropout、減 epoch、數(shù)據(jù)增強
顯存 OOM	batch 太大 / 序列長	梯度累積 + FlashAttention2
中文亂碼	template 錯	確認 `template=qwen` 而非 llama

第八章?結(jié)丹 & 收丹

合并 LoRA

python scripts/export_model.py \
 --model_name_or_path NousResearch/Llama-2-7b-hf \
 --adapter_name_or_path ./saves/llama2-7b-lora \
 --export_dir ./models/llama2-7b-chat