大模型微调实战营并非泛泛而谈的AI科普，而是聚焦于工程落地的技术体系课。它解决的核心问题是：当通用大模型无法满足特定业务场景的精准度与合规性要求时，开发者如何通过参数高效微调（如LoRA、QLoRA）与对齐技术，将开源基座模型转化为可用的垂直领域应用。这门课不纠结于底层架构的数学推导，而是直面训练框架配置、显存优化与模型评估等实际开发中的痛点，适合具备Python基础、熟悉Hugging Face生态，并有过简单机器学习项目经验的初学者或转行者。如果你是零基础且连PyTorch张量操作都不熟悉，直接上手这门课可能会在环境配置与数据处理环节遭遇较大阻力。

核心模块与学习路径建议

课程分为五个阶段，建议优先深耕前三个阶段。首先，从大模型基础入手，理解Token、Embedding等关键概念，避免后续调参成为黑盒操作。其次，重点掌握LoRA与QLoRA参数微调技术，这是目前性价比最高的微调方案，资料中会解析DeepSpeed与Megatron-LM框架，帮助你在有限显存下完成训练任务。最后，进入大模型对齐阶段，学习RLHF与DPO方法，这是让模型输出符合人类偏好、降低“幻觉”的关键。第四、五阶段涉及垂直领域应用与MoE模型，建议在掌握核心微调流程后再作为拓展阅读。不建议初期就追求全链路通读，而是先跑通一个完整的微调闭环，再逐步引入对齐策略。

实战价值与资料配合方法

学完这门课，你应能独立完成以下任务：根据业务需求筛选合适的开源基座（如LLaMA、Mistral系列），编写数据预处理脚本，配置LoRA超参进行高效微调，并利用Benchmark指标评估模型性能，最终部署为API服务。资料包中的8个实战项目不应只用于“看代码”，而是必须结合环境亲手复现。建议将项目代码本地化运行，故意修改部分超参或数据配比，观察模型输出变化，以此深化对LoRA秩、学习率及温度系数影响的理解。对于模型压缩与Flash Attention等内容，需结合GPU特性进行性能压测。资料虽多，但切忌盲目下载所有模型权重，应先从1-3B参数量级的小模型入手，验证流程无误后再挑战更大参数，避免在环境依赖问题上消耗过多精力。这种“小步快跑、由简入繁”的练习方式，比单纯记忆概念更能提升工程能力。

课程目录

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83 KB,  ) 2024-6-8 11:

06 上传 课程介绍： 本课程包括大模型基础，大模型指令微调，常用的开源模型微调，大模型对齐，垂直领域大模型应用5个阶段，内容涵盖大模型微调应用场景，大模型基座，LoRA参数微调，模型压缩，QLoRA参数微调，DeepSpeed训练框架解析，Megatron-LM训练框架解析，Flash Attention技术应用，微调模型Benchmark，ChatGLM，LLaMA，Mistral，MoE，大模型对齐，RLHF，DPO，垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解，并结合8个实战项目，帮助同学们实现学以致用。 课程目录： ├─

01 第一周 │ └─

01 第一节 2024年1月21日 │ └─

01 开营+大模型介绍、Transformer │ ├─01 开营.mp4
 168.87MB │ ├─02 大模型爆发式发展.mp4
 240.49MB │ ├─03 大模型是如何炼成的.mp4
 88.29MB │ ├─04 Transformer的应用.mp4
 183.06MB │ └─05 Self-Attention.mp4
 329.29MB ├─

02 第二周 │ └─

01 第二节 2024年1月28日 │ └─01 Transformer、Encoder、Advanced │ ├─

01 Transformer Part1.mp4
 264.37MB │ ├─

02 Transformer Part2.mp4
 289.36MB │ ├─

03 Encoder-based and Decoder Based LLMs.mp4
 80.86MB │ └─

04 Advanced Topics.mp4
 190.11MB ├─

03 第三周 │ └─

01 第三节 2024年2月25日 │ └─

01 大模型微调概览 Lora微调 │ ├─01 大模型微调概览.mp4
 283.11MB │ ├─02 Lora微调-Lora算法.mp4
 302.03MB │ └─03 Lora微调-从零实现Lora到Roberta.mp4
 437.58MB ├─

04 第四周 │ └─

01 第四节 2024年3月3日 │ └─

01 Alpaca、AdaLoRA、QLoRA │ ├─01 Alpaca.mp4
 788.33MB │ ├─02 AdaLoRA.mp4
 464.62MB │ └─03 QLoRA.mp4
 372.41MB ├─

05 第五周 │ └─

01 第五节 2024年3月17日 │ └─

01 Prefix Tuning、Quantization │ ├─

01 Prefix Tuning.mp4
 354.09MB │ ├─02 Quantization01.mp4
 194.5MB │ ├─03 Quantization02.mp4
 277.51MB │ └─

04 Quantization Methos for LLM.mp4
 83.6MB ├─目录.txt -1.#INDB └─课件资料
 ├─课件 │ ├─第一节-拓展资料 20240121.txt 747B │ ├─第一节-课件 20240121.pdf
 20.31MB │ ├─第三节-课件 20240225.pdf
 32.55MB │ ├─第二节-课件 20240128.pdf
 22.5MB │ └─第四节课-课件 20240303.pdf
 23.65MB └─课程资料 ├─第三节-课程资料 202402

25 │ ├─Lora代码.ipynb 9.55KB │ └─课程相关资料.text 970B └─第四节-课程资料 20240303 └─4bit-normalquantization.ipynb 4.78KB