目录一、引言二、量化与微调—原理剖析2.1 为什么要量化微调?2.2 量化（Quantization）2.2.1 量化原理2.2.2 量化代码2.3 微调（Fine-Tuning）2.3.1LoRA2.3.2QLoRA三、量化与微调—实战演练：以Qwen2为例，亲手微调你的第一个AI大模型3.1模型预处理—依赖安装、库包导

LLM大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ）模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程，这个计算一般以矩阵乘法为主，也就是涉及到了并行计算。一般来说，单核CPU可以进行的计算种类更多，速度更快，但一般都是单条计算；而显卡能进行的都是基

LLM大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ）模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程，这个计算一般以矩阵乘法为主，也就是涉及到了并行计算。一般来说，单核CPU可以进行的计算种类更多，速度更快，但一般都是单条计算；而显卡能进行的

论文地址：使用低秩自适应（LoRA）进行参数高效LLM微调-LightningAI—Parameter-EfficientLLMFinetuningWithLow-RankAdaptation(LoRA)-LightningAI本篇文章是由位来自威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授SebastianRaschka，也是人工智能平台LightningAI的

Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gbRAM的H100GPU是不够的。这时我们就想到了QLoRA，它将模型大小除以4，同时通过仅调整LoRA适配器进行微调来

本文将在DialogSum数据集上使用2张T4卡对2.7B的microsoft/phi2进行LORA微调。博客翻译自Kaggle项目fine-tuning-llm-for-dialogue-summarizationhttps://www.kaggle.com/code/aisuko/fine-tuning-llm-for-dialogue-summarization一、安装依赖首先，安装依赖包%%capture!pip

QLoRa的核心思想是首先使用低秩分解技术降低参数的数量，然后对这些低秩表示的参数应用量化技术，进一步减少所需的存储空间和计算量。低秩分解低秩分解（Low-RankFactorization）：通过将模型中的权重矩阵分解为更小的矩阵乘积，减少模型中的参数数量。参看：LoRA微调和低秩矩阵这种方法

Fine-Tuning Mixtral 8x7B with QLoRA：Enhancing Model Performance 

复杂度分析推理过程图示DoubleQLORA示意图

众所周知，LLM规模庞大，如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的LLM.int8博文展示了我们是如何将LLM.int8论文中的技术通过bitsandbytes库集成到transformers中的。在此基础上，我们不断努力以不断降低大模型的准入门槛。在此过程中，我

在上期文章，我们对比了在AmazonSageMaker上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章，我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题：大型语言模型（LLM）的高效微调和量化。 微调大型语言模型允许开发者调整开源基础模型，从而提高特定领域任务的性能。接下来的

使用QLoRA对Llama2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 https://avoid.overfit.cn/post/903a50

上篇文章我们介绍了Llama2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。 https://avoid.overfit.cn/post/e2b178d