概念
课程概述
了解本课程的概述、目标受众以及学习成果。
课程结构
微调基础
- 什么是微调？
- 微调的类型
- 量化：减小模型尺寸
- 动手实践量化
探索LoRA
- 低秩适应（LoRA）
- 动手实践LoRA
- 量化低秩适应（QLoRA）
- 动手实践QLoRA
总结与练习
- 练习：使用LoRA对大语言模型进行微调
- 结论
| 特色 | 优点 |
|---|---|
| 结构化学习 | 课程从基础知识开始，逐步过渡到更复杂的主题，逻辑清晰，确保学习过程循序渐进。 |
| 全面的微调覆盖 | 涵盖多种微调技术，帮助学习者全面理解并有效应用。 |
| 深入探讨LoRA与QLoRA | 对LoRA和QLoRA架构进行了深入讲解，使学习者充分掌握其应用场景。 |
| 动手实践 | 课程内提供基于GPU的代码执行环境，通过实际操作强化理论知识的学习。 |