Hands-On-LLM-Fine-Tuning官网 – 大型语言模型微调实践指南

这是一个针对大型语言模型（LLM）微调的综合性实践教程，旨在帮助用户快速掌握LLM微调技术。项目覆盖了从基础到进阶的多种微调方法，包括全参数微调和参数高效微调（如LoRA），并提供了丰富的实践案例，涵盖金融、推理等多个领域。教程设计注重初学者友好性，通过详细的步骤指导和实际案例演示，帮助用户快速上手并应用于实际场景。

Hands-On-LLM-Fine-Tuning的特点:

1. 涵盖全参数和参数高效微调等多种技术
2. 提供详细的逐步指导，适合初学者
3. 包含金融、推理等领域的实际应用案例
4. 注重实践操作，强调动手学习
5. 支持多种微调场景和任务

Hands-On-LLM-Fine-Tuning的功能:

1. 学习大型语言模型微调的基础知识和高级技术
2. 应用于金融领域的文本分析和报告生成
3. 用于推理和逻辑问题的解决
4. 作为教学材料用于AI和机器学习课程
5. 企业定制化LLM模型以适应特定业务需求

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Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题，能够降低微调过程中的计算开销和内存需求。通过冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层，LoRA 实现了在减少训练参数数量的同时，保持微调质量与全模型微调相当，并显著提高微调速度。

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ChatGLM_multi_gpu_zero_Tuning是一个结合deepspeed和trainer的框架，旨在高效实现多卡微调大模型，目前支持LoRA、Ptuning-v2和Freeze三种微调方式，能够充分利用多卡资源，简化微调流程，适用于研究和开发.

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