一、前言
本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。
二、术语介绍
2.1. LoRA微调
LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。 是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。
2.2.参数高效微调(PEFT)
仅微调少量 (额外) 模型参数，同时冻结预训练 LLM 的大部分参数，从而大大降低了计算和存储成本。
2.3.Qwen2-7B-Instruct
是通义千问 Qwen2 系列中的一个指令微调模型。它在 Qwen2-7B 的基础上进行了指令微调，以提高模型在特定任务上的性能。
Qwen2-7B-Instruct 具有以下特点：
- 强大的性能：在多个基准测试中，Qwen2-7B-Instruct 的性能可与 Llama-3-70B-Instruct 相匹敌。
- 代码和数学能力提升：得益于高质量的数据和指令微调，Qwen2-7B-Instruct 在数学和代码能力上实现了飞升。