linux服务器微调qwen
时间: 2025-03-24 14:24:38 浏览: 50
### 如何在Linux服务器上微调Qwen大语言模型
要在Linux服务器上对Qwen大语言模型进行微调,可以按照以下方法实现。以下是详细的说明:
#### 使用QLora进行单GPU微调
如果计划使用QLora技术来微调整合后的Qwen模型,则可以通过执行特定脚本来启动微调过程。具体命令如下所示[^1]:
```bash
bash finetune/finetune_qlora_single_gpu.sh -m /root/.cache/modelscope/hub/qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int4 -d train.txt
```
此命令中的`-m`参数指定了预训练模型的位置路径,而`-d`则指向用于微调的自定义数据集文件。
#### 创建Python虚拟环境并激活
为了确保依赖项管理得当,在开始之前建议先创建一个新的Python虚拟环境,并将其激活以便隔离项目所需的库版本和其他设置[^2]:
```bash
python -m venv qwenVenv
source qwenVenv/bin/activate
```
#### 利用Kiln AI可视化平台简化流程
对于希望减少手动编码工作量的情况,可以选择借助像[Kiln AI](https://www.kiln.ai/)这样的图形化界面工具来进行更直观的操作。它允许用户无需编写任何代码就能完成大部分必要的配置步骤,从而快速进入实际训练阶段[^3]。
#### 合并LoRA权重到基础模型中
一旦完成了上述所有准备工作之后,最后一步就是将通过低秩适应(LoRA)获得的新参数更新回原始的大规模预训练网络之中。这通常涉及编辑某个YAML格式描述文档的内容,随后利用专门设计好的CLI程序接口提交请求给系统处理即可[^4]:
```yaml
model_name_or_path: "qwen2-7b"
lora_weights_directory: "./output_lora/"
merged_model_output_dir: "./merged_qwen2_7b_with_lora/"
...
```
接着运行下面给出的一条指令就可以正式开始融合动作啦!
```bash
llamafactory-cli export qwen2-7b-merge-lora.yaml
```
以上就是在基于Linux操作系统环境下针对Qwen系列大型自然语言理解与生成框架实施定制化的再训练全过程概述!
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