适合小白的Llama3部署和微调教程

用户2749

2025年3月7日修改

本文的核心代码全部参考如下开源项目：

一、引言

一个致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。

作为一名程序员，我对大模型技术是非常向往的，但是因为是非科班出身，一直迟迟没有动手。​

在 Llama3 出来之后，我萌生了微调的想法，我的目的很简单，不是为了学习多么高深的知识，而是让自己先入门。​

入门最好的方式就是直接上手实操，这是也是之前的一系列教程中所强调的理念。​

由于市面上没有找到专门针对我们纯小白的教程，所以这篇教程就来啦！​

这篇教程的亮点

•
教你如何购买算力，不再为本地电脑的配置不够而发愁​

•
手把手教你下载并部署 Llama3 模型，以前都是玩别人部署的，这次咱们玩自己的！) ​

•
使用甄嬛数据集微调 Llama3 模型，并且针对微调后的模型进行实验​

•
了解微调的意义和概念​

但是这篇教程不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的 Python 代码。​

原因很简单，因为我是一位 Java 开发工程师，里面的代码我都是靠 GPT4.0 帮我读的​

另外这篇教程需要你充值 50 块钱，不过不是给我哦，是购买算力的预充值。​

我不想因为 50 块钱把你劝退，所以这里我要多说一句，免费的才是最贵的。看完我的教程，你绝对会认为这 50 块钱花的很值​

OK，都交代清楚，大家按照决定是否要继续享用，废话不多少，我们直接开始​

二、大模型微调

微调的概念和意义

在人工智能领域，我们通常会根据应用领域将大模型分为两类​

•
通用大模型​

•
领域特定模型。​

通用大模型如 GPT-4.0、GPT-3.5、文新一言以及开源的通义千问、Llama2 和 Llama3​

它们通过训练获得了广泛的自然语言理解能力。这些模型类似于多面手，能够处理多种类型的语言任务。​

然而，尽管这些通用模型拥有强大的基础语言能力，它们在特定领域如法律或医学中的表现可能并不理想。​

这就像是一个语言能力已完全发展的 10 岁孩子，虽然可以流利交流，但要成为某一专业领域的专家，还需要学习更多相关知识。​

这种对大模型针对特定领域进行的训练过程称为大模型的微调。​

微调是一个调整过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，以使模型在该领域表现更佳。提高其在该领域的专业性​

适合小白的Llama3部署和微调教程​