手把手踩坑：模型微调的3个血泪教训，别再踩我走过的雷 😤
兄弟们，最近在搞LLaMA-3的LoRA微调，折腾了半个月，分享一下我踩过的坑，希望对你们有点用。直接干货，不废话。**1️⃣ 数据质量比数量重要一万倍**
别想着堆100万条垃圾数据就能出奇迹。我试过用清洗后的10万条高质量对话数据，效果吊打50万条爬来的粗数据。记得做去重、标点修正、格式统一，尤其注意长尾分布——模型不是万能，你得告诉它“边界在哪里”。
**2️⃣ 学习率不是玄学，是数学**
从1e-4开始调？你大概率会炸。我推荐先用LR Finder跑一圈，找到loss下降最快的点。LoRA的rank也别瞎选，8-16够用，太大反而过拟合。另外，warmup steps设个200步，能救你的loss震荡。
**3️⃣ 部署前必做“压力测试”**
微调完了别忘了量化（INT4/INT8），但别用默认参数！我试过直接转ONNX，结果推理速度慢了30%。建议用vLLM或TensorRT-LLM，实测吞吐能翻倍。还有，在Kaggle或Colab上跑个小批量推理，看显存占用——你不想半夜收到OOM报警吧？
**最后问一句：你们在微调时，最快发现过拟合的方法是啥？我一般是看验证集loss在上升但准确率也在涨，见鬼了。评论区聊聊？**
页:
[1]