大模型微调实战：从环境搭建到三阶段全链路实操

你是否曾思考过：

通用大模型在业务场景中表现不佳，如何用私有数据提升模型效果？

行业模型真的比通用模型更适用吗？何时该用RAG，何时该做微调？

从预训练到偏好优化，如何低成本、高效率地完成全流程实操？

如果这些问题让你感到紧迫，这门课正是为你设计的。本课程不空谈概念，而是围绕“环境搭建—三阶段微调—效果验证”的完整链路，提供可直接上手的操作指引。

本课程围绕三大实操阶段展开：

阶段一：预训练 – 了解无监督文本数据格式与训练损失控制（损失降至0.5左右）。

阶段二：监督微调（SFT） – 掌握指令数据格式、LoRA目标模块配置，以及“私有数据+公共数据”的混合策略。

阶段三：偏好优化（PPO/DPO） – 学会构建“优质回答/劣质回答”数据对，优化模型输出偏好。

同时覆盖环境搭建与核心认知：

软件环境：Ubuntu 22.04/24.04、CUDA≥12.2、Python≥3.10

工具安装：LLaMA-Factory源码安装、WebUI启动命令

决策逻辑：先尝试RAG，解决不好再考虑微调；微调前明确“模型哪里表现不好”及“是否有私有数据”

讲师背景：

李晓华，大模型微调实战讲师，聚焦模型定制化落地，提倡“测试驱动微调”，帮助技术人员以更低硬件门槛（单卡可运行）完成行业模型适配。

通过本课程，学员将：

1. 掌握核心实操：独立完成从环境配置到三阶段微调的完整流程，输出可用的微调数据与模型。

2. 建立决策框架：清晰判断何时用预训练、SFT还是偏好优化，避免盲目微调。

3. 提升岗位价值：为中大型企业定制内部专用模型，降低对通用API的依赖，强化数据安全与业务贴合度。

> 朴素的认知：大模型公司做通用底座，行业公司微调行业模型。而微调不是“显得水平高”，是解决真实业务痛点。你，准备好动手了吗？