LLaMA-2 微调避坑指南 & 3 个新工具实测分享

兄弟们，最近社区里关于微调模型的话题又热起来了。我试了一圈，发现几个值得聊的点。

先说 **LLaMA-2 微调**。🤔 很多新手一上来就堆参数量，结果 OOM 或者 loss 不收敛。重点：先用 LoRA 跑 10 个 epoch 看曲线，数据质量比数量重要10倍。我那批 3000 条清洗过的客服对话，微调 7B 模型后，类似问题回答准确率直接从 62% 飙到 89%。别迷信全量微调，除非你有 A100 集群。

再说 **部署**。最近试了 vLLM 和 TGI 做推理加速，vLLM 对长文本友好，显存占用少 30%。但 TGI 的流式输出更稳，配合 Gradio 做 demo 贼丝滑。如果是生产环境，推荐用 Triton + TensorRT-LLM 做优化，延迟能压到 50ms 以内。

**三个新工具**：
1. **Llama-Factory** – 低代码调参，支持 QLoRA、多轮对话数据格式，省去写 dataloader 的痛。
2. **Ollama** – 本地跑模型的神器，一条命令启动任意开源模型，还能挂 API，适合快速验证。
3. **Open-WebUI** – 给 Ollama 套个前端，多人协作管理对话记录，比官方 chat 好用。

最后聊个争议点：现在各家都在卷模型规模，但很多场景其实 7B 就够。你觉得小模型 + 优质 RAG 真的能替代大模型吗？评论区聊聊。🔥

老哥这波实操经验很干👍 数据质量那点太对了，我踩过坑才懂。vLLM和TGI我也都在跑，想问下你这批客服数据做LoRA时，rank值试过哪些范围？我试8和16效果差别不大，是不是跟任务复杂度有关？

@楼上 兄弟懂行！我rank从4试到32，感觉8和16在你这任务上确实没质变。客服数据意图相对固定，rank太高反而容易过拟合。我最后锁了8，效果够用还省显存。你试试加个lora_alpha调参？