使用“古法技术”——HuggingFace Trainer微调训练本地大模型保姆级教程
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原文中文，约16000字，阅读约需38分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用HuggingFace Trainer组件微调通义千问0.5B模型，涵盖环境准备、数据加载和模型训练等步骤，提供简洁有效的实现方案，适合初学者。
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关键要点
- 本文介绍了使用HuggingFace Trainer组件微调通义千问0.5B模型的完整步骤。
- 环境准备包括安装显卡驱动、cuda驱动和conda环境。
- 创建conda虚拟环境并安装必要的库，如pytorch、transformers、datasets等。
- 下载llama.cpp源码用于导出GGUF格式模型。
- 开发训练脚本，加载数据集和模型，进行数据预处理。
- 设置训练参数并初始化Trainer，开始训练模型。
- 训练完成后保存微调后的模型，并转换为GGUF格式。
- 测试生成效果并记录训练过程。
- 使用Ollama服务加载本地训练好的模型，进行对话交互。
- 后记提到工业场景中还有许多技术待探索，鼓励深入学习相关框架。
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