如何用QLoRA微调大模型，实战项目详解？

QLoRA微调实战：从原理到代码，手把手带你飞

你有没有试过在自己的破电脑上跑一个大模型？那酸爽，谁用谁知道。但如果你没用过QLoRA， 挽救一下。 那可能就有点难顶了。不过现在我们有办法了！

差不多得了... QLoRA， 全称Quantized Low-Rank Adaptation，是2023年那篇论文里提到的“用最少的资源干最牛的事”的方法。它把大模型的参数给量化成4位的， 然后用LoRA来加个“小尾巴”——也就是只训练一部分参数，这样你就可以在你家的老爷机上跑大模型了还不用担心电脑炸了。

QLoRA的三板斧

QLoRA的三板斧， 说白了就是：

1. 4bit量化：把模型的参数变成4位的，这样你就可以在你家的树莓派上跑大模型了。
2. LoRA：只训练一部分参数，这样你就可以只改一部分参数，然后用LoRA来微调。
3. 大模型：用小数据集来训练，这样你就可以在你家的电脑上跑大模型了。

实战项目：CLIP + QLoRA

我们来实战一下怎么在你家树莓派上跑大模型。我们用的是CLIP模型，一个图像和文本一起训练的模型。我们用的是LoRA来微调，这样你就可以在你家的电脑上跑大模型了。

我们用的是LoRA来微调，这样你就可以在你家的电脑上跑大模型了，我跟你交个底...。

数据表格

方法	精度	训练参数
全量微调	高	全部参数
LoRA	中	部分参数
QLoRA	中/高	部分参数

我们来实战一下怎么在你家的电脑上跑大模型。