微调是将通用大模型转化为专属能力的关键过程，需先确认数据独特性、任务适配性及高质量小样本；推荐LoRA方法，用轻量模型如Qwen2-1.5B起步，采用ChatML或Instruction格式准备数据，并通过小步快跑方式训练验证。
想让大模型听懂你的业务、用上你的数据、回答你行业里的问题？微调不是魔法，而是把通用能力“转译”成专属能力的过程。关键不在堆算力，而在选对方法、踩准节奏。
微调前先问三个问题
别急着写代码，先确认这事值不值得做：
- 你的数据有没有独特性？比如内部客服对话、设备维修日志、法律合同条款——这些公开模型没见过，才是微调的价值所在。
- 任务是不是“通用模型不太行”的类型？像固定格式的报告生成、多轮专业问答、带约束的文本续写，微调比提示词工程更稳定。
- 你有没有干净的小样本（50–500条）？微调不靠海量数据，但需要标注质量高、覆盖典型场景的“种子数据”。没数据，先整理；数据杂乱，先清洗。
选对方法：LoRA 是新手最友好的起点
全参数微调要显存、要时间、要经验；而 LoRA（Low-Rank Adaptation）只训练少量新增参数，冻结原模型，效果接近全微调，但显存占用降 70%+，笔记本 GPU 也能跑。
- 用 transformers + peft 库两行代码就能接入，Hugging Face 提供完整示例。
- 推荐从 Qwen2-1.5B 或 Phi-3-mini 这类轻量开源模型起步，推理快、试错成本低。
- LoRA 的秩（rank）设 8 或 16 足够入门，alpha 按 rank 的 2 倍设（如 rank=16 → alpha=32），这是经验值，不必纠结。
数据准备：格式简单，但细节决定成败
大模型不读“文档”，只认“对话”或“指令-输出”结构。把你的业务数据统一转成如下格式之一：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
-
ChatML 格式（推荐）：用
和包裹角色与内容，模型原生支持，不易混淆。 -
Instruction 格式：每条样本含
instruction（任务描述）、input（可选上下文）、output（期望答案），适合问答、摘要等任务。 - 切记：不要混用格式；每条样本独立成行（JSONL）；中文数据确保 UTF-8 编码；敏感信息提前脱敏。
训练与验证：小步快跑，边训边看
一次训完再评估容易翻车。建议按以下节奏推进：
- 先用 10% 数据训 1–2 个 epoch，保存检查点，人工抽样看生成结果是否“像人话”、有没有胡说八道。
- 加入 validation loss 曲线监控，如果验证损失不降反升，大概率是过拟合或学习率太高，及时停。
- 训完后别只信 loss 数字，拿 5–10 条真实业务问题手动测试：格式对不对？术语准不准？逻辑绕不绕？这才是最终标准。
