大模型微调实战营

解决什么痛点：从调包侠到能改模型的工程师市面上大模型入门资料极多，但大多停留在“调用 API”或“跑通一个 Demo”的层面。对于后端开发者而言，真正的门槛在于：当现成的通用模型无法满足垂直业务需求（如法律问答、代码生成、私有知识库）时，如何低成本、高效率地让模型适配特定领域？本课程正是为了解决这

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解决什么痛点：从调包侠到能改模型的工程师

市面上大模型入门资料极多，但大多停留在“调用 API”或“跑通一个 Demo”的层面。对于后端开发者而言，真正的门槛在于：当现成的通用模型无法满足垂直业务需求（如法律问答、代码生成、私有知识库）时，如何低成本、高效率地让模型适配特定领域？本课程正是为了解决这一断层而设计。

它不教你重复造轮子，而是聚焦于主流微调技术栈的工程落地。从基础的指令微调（SFT）到高阶的对齐优化（RLHF、DPO），课程覆盖了当前工业界最核心的模型改造流程。你将不再是被动使用黑盒模型的开发人员，而是能够根据业务场景，自主选择基座模型、配置训练策略、并评估微调效果的模型优化工程师。

前置要求与学习路径建议

适合基础：你需要具备扎实的 Python 编程能力，熟悉 Linux 常用命令，并对 PyTorch 深度学习框架有基本认知。了解 Transformer 架构原理、Attention 机制以及 Hugging Face Transformers 库的使用是必要的前提。如果你从未接触过 GPU 编程或分布式训练概念，建议先补充基础理论，再进入实战环节。

建议学习顺序：

第一阶段（基础夯实）：优先学习大模型基础与指令微调部分，掌握 LoRA 和 QLoRA 参数高效微调的核心原理。这是成本最低、见效最快的入门路径，务必亲手跑通一个基于 LLaMA 或 ChatGLM 的本地微调示例。
第二阶段（性能优化）：深入理解 DeepSpeed、Megatron-LM 和 Flash Attention 等技术。这部分内容偏向底层优化，建议结合代码逐行分析，理解显存优化和训练加速的工程技巧，这对于处理大规模数据集至关重要。
第三阶段（对齐与应用）：最后攻克 RLHF 和 DPO 对齐技术，并结合垂直领域应用实战项目。这是提升模型“智能程度”和“安全性”的关键，也是区分初级微调与工业级应用的分水岭。

学完能做什么及资料配合指南

完成本课程后，你将具备独立完成以下工作的能力：针对特定行业数据（如金融、医疗、法律）进行私有化微调；在显存受限的消费级显卡上实现高效微调；运用 DPO 等对齐技术优化模型输出风格；以及构建基于微调模型的垂直领域 RAG 应用系统。

资料配合练习：请避免只看视频不动手。资料包中的代码示例是核心资产，建议搭建本地开发环境，对照每一个实战项目进行复现。遇到显存溢出或训练报错时，尝试修改超参数、调整 batch size 或切换优化器，这些排错过程本身就是宝贵的工程经验。对于 8 个实战项目，不要追求一次性完美运行，而应分步骤拆解：先跑通基线模型，再逐步叠加 LoRA、DeepSpeed 等组件，观察效果变化，从而建立对模型行为的全局把控感。

课程介绍

本课程包括大模型基础，大模型指令微调，常用的开源模型微调，大模型对齐，垂直领域大模型应用5个阶段，内容涵盖大模型微调应用场景，大模型基座，LoRA参数微调，模型压缩，QLoRA参数微调，DeepSpeed训练框架解析，Megatron-LM训练框架解析，Flash Attention技术应用，微调模型Benchmark，ChatGLM，LLaMA，Mistral，MoE，大模型对齐，RLHF，DPO，垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解，并结合8个实战项目，帮助同学们实现学以致用。

课程目录

1-87-300x160.png (51.83 KB, 下载次数: 0) 2024-6-8 11:06 上传 课程介绍： 本课程包括大模型基础，大模型指令微调，常用的开源模型微调，大模型对齐，垂直领域大模型应用5个阶段，内容涵盖大模型微调应用场景，大模型基座，LoRA参数微调，模型压缩，QLoRA参数微调，DeepSpeed训练框架解析，Megatron-LM训练框架解析，Flash Attention技术应用，微调模型Benchmark，ChatGLM，LLaMA，Mistral，MoE，大模型对齐，RLHF，DPO，垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解，并结合8个实战项目，帮助同学们实现学以致用。 课程目录： ├─01 第一周 │ └─01 第一节 2024年1月21日 │ └─01 开营+大模型介绍、Transformer │ ├─01 开营.mp4 168.87MB │ ├─02 大模型爆发式发展.mp4 240.49MB │ ├─03 大模型是如何炼成的.mp4 88.29MB │ ├─04 Transformer的应用.mp4 183.06MB │ └─05 Self-Attention.mp4 329.29MB ├─02 第二周 │ └─01 第二节 2024年1月28日 │ └─01 Transformer、Encoder、Advanced │ ├─01 Transformer Part1.mp4 264.37MB │ ├─02 Transformer Part2.mp4 289.36MB │ ├─03 Encoder-based and Decoder Based LLMs.mp4 80.86MB │ └─04 Advanced Topics.mp4 190.11MB ├─03 第三周 │ └─01 第三节 2024年2月25日 │ └─01 大模型微调概览 Lora微调 │ ├─01 大模型微调概览.mp4 283.11MB │ ├─02 Lora微调-Lora算法.mp4 302.03MB │ └─03 Lora微调-从零实现Lora到Roberta.mp4 437.58MB ├─04 第四周 │ └─01 第四节 2024年3月3日 │ └─01 Alpaca、AdaLoRA、QLoRA │ ├─01 Alpaca.mp4 788.33MB │ ├─02 AdaLoRA.mp4 464.62MB │ └─03 QLoRA.mp4 372.41MB ├─05 第五周 │ └─01 第五节 2024年3月17日 │ └─01 Prefix Tuning、Quantization │ ├─01 Prefix Tuning.mp4 354.09MB │ ├─02 Quantization01.mp4 194.5MB │ ├─03 Quantization02.mp4 277.51MB │ └─04 Quantization Methos for LLM.mp4 83.6MB ├─目录.txt -1.#INDB └─课件资料 ├─课件 │ ├─第一节-拓展资料 20240121.txt 747B │ ├─第一节-课件 20240121.pdf 20.31MB │ ├─第三节-课件 20240225.pdf 32.55MB │ ├─第二节-课件 20240128.pdf 22.5MB │ └─第四节课-课件 20240303.pdf 23.65MB └─课程资料 ├─第三节-课程资料 20240225 │ ├─Lora代码.ipynb 9.55KB │ └─课程相关资料.text 970B └─第四节-课程资料 20240303 └─4bit-normalquantization.ipynb 4.78KB