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一、优先修改：直接适配你的核心需求（必改项）

1. 模型选择（换不同的 LLM）

这是最基础的修改，决定你微调的基础模型，Unsloth 支持的主流模型都可以直接替换：

# 原代码 model_name = "unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit" # 可修改为（选其一）： model_name = "unsloth/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit" # Mistral 7B（速度快、效果好） model_name = "unsloth/llama-2-7b-bnb-4bit" # Llama 2 7B（经典模型） model_name = "unsloth/phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit" # Phi-3（小模型，2.7B，显存占用<4GB） model_name = "unsloth/gemma-7b-bnb-4bit" # Google Gemma 7B

修改理由：根据任务（比如对话 / 推理 / 代码）和显存选择模型，比如显存不足选 Phi-3，追求中文效果可选 Llama 3 中文微调版。

2. 数据集（换成你的自定义数据）

原代码用的是通用 Alpaca 数据集，你需要替换成和任务匹配的数据集（比如客服对话、行业知识库、自定义问答）：

# 方式1：加载本地数据集（推荐，新手友好） # 本地文件格式：CSV/JSON，比如 data.csv 包含 instruction、output 列 dataset = load_dataset("csv", data_files="你的数据集.csv", split="train") # 方式2：加载Hugging Face公开数据集（比如中文医疗问答） dataset = load_dataset("shibing624/medical_chatglm", split="train[:10%]") # 取10%数据测试 # 关键：修改prompt格式化函数（适配你的数据字段和模型的prompt格式） # 示例：如果你的数据集是 "question"（问题）、"answer"（答案）列 def format_prompt(sample): # 适配Llama 3的prompt格式，也可换成ChatML/Alpaca格式 return f"""<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|> {sample['question']} <|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> {sample['answer']}<|end_of_text|>""" dataset = dataset.map(lambda x: {"text": format_prompt(x)})

修改理由：数据集是微调的核心，必须和你的任务（比如电商客服、代码生成、知识问答）完全匹配，否则微调效果差。

3. 训练参数（适配你的 GPU 显存）

这部分直接决定训练能否跑起来，核心是调整批次大小、步数等，避免显存溢出：

args = TrainingArguments( # 核心修改：批次大小（根据显存调整，显存小就改1，大则改4/8） per_device_train_batch_size = 1, # 原代码是2，4GB显存改1，8GB改2，16GB改4 gradient_accumulation_steps = 8, # 批次累加（和batch_size相乘=有效批次，比如1*8=8） warmup_steps = 10, # 预热步数，小数据集改小（5-10），大数据集改大（100-500） max_steps = 200, # 训练总步数：小数据集（<1000条）改50-200，大数据集改1000+ learning_rate = 1e-4, # 学习率：7B模型推荐2e-4，13B模型推荐1e-4，小模型（Phi-3）推荐3e-4 output_dir = "你的输出目录名", # 改个有意义的名字，比如 "unsloth-medical-llama3-8b" # 其他可改： logging_steps = 5, # 日志打印间隔，改大减少输出 save_steps = 50, # 每50步保存一次模型，方便中断后继续训练 )

修改理由：per_device_train_batch_size是显存溢出的核心原因，显存不够就往小调；max_steps决定训练时长，步数太少学不到东西，太多会过拟合。

二、进阶修改：优化微调效果（可选）

1. LoRA 参数（平衡效果和显存）

LoRA 是低秩适配的核心参数，调整后能提升微调效果（但会增加显存占用）：

model = FastLanguageModel.get_peft_model( model, r = 32, # 原代码是16，可改8/32/64：r越大效果越好，显存占用越高（推荐8-32） target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # 增加微调模块 lora_alpha = 32, # 和r保持一致即可 lora_dropout = 0.05, # 原代码是0，加少量Dropout（0.05-0.1）可防止过拟合 bias = "none", use_gradient_checkpointing = "unsloth", random_state = 42, )

修改理由：增加target_modules覆盖更多 Transformer 层，调大r，能让模型更好地学习你的数据集特征，但显存会增加约 1-2GB。

2. Prompt 格式（适配不同模型）

不同模型的 Prompt 格式不同，改对了才能让微调效果生效：

# 示例1：Alpaca格式（适配Llama 2、Mistral） def format_prompt(sample): return f"""### Instruction: {sample['instruction']} ### Response: {sample['output']}""" # 示例2：ChatML格式（通用，适配大部分模型） def format_prompt(sample): return f"""<|im_start|>user {sample['question']}<|im_end|> <|im_start|>assistant {sample['answer']}<|im_end|>"""

修改理由：模型在预训练时适配了固定的 Prompt 格式，微调时格式不匹配，推理时模型会 “看不懂” 输入。

3. 推理参数（优化生成效果）

微调完成后，修改推理参数能让输出更符合预期：

outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens = 500, # 原代码是200，改大可以生成更长的回答 temperature = 0.7, # 随机性：0=固定输出，1=随机，0.7是平衡值（问答任务推荐0.3-0.7） top_p = 0.9, # 核采样，控制输出多样性 repetition_penalty = 1.1, # 重复惩罚，防止输出重复内容 use_cache = True )

修改理由：temperature决定回答的灵活性，比如客服任务用 0.3（输出更固定），创意写作用 0.9（更灵活）；repetition_penalty解决生成内容重复的问题。

三、小修改：适配环境 / 调试（辅助项）

1. 数据比例（快速测试）

如果数据集太大，先取小比例测试代码是否能跑通：

# 原代码：取1%数据 dataset = load_dataset("yahma/alpaca-cleaned", split = "train[:1%]") # 可改：取10%数据（测试通过后再改100%） dataset = load_dataset("yahma/alpaca-cleaned", split = "train[:10%]")

2. 精度设置（适配 GPU）

如果你的 GPU 支持 BF16（比如 A100、4090），用 BF16 能提升速度；否则用 FP16：

fp16 = not torch.cuda.is_bf16_supported(), # 自动判断，也可手动改 bf16 = torch.cuda.is_bf16_supported(),

总结

1. 必改项：模型名称（适配任务 / 显存）、数据集（换成你的自定义数据）、训练批次大小（避免显存溢出）是核心，必须先改。
2. 效果优化项：LoRA 参数（r 值、target_modules）、Prompt 格式、推理参数（temperature），能显著提升微调后模型的输出质量。
3. 调试项：数据比例、训练步数，先小比例 / 少步数跑通代码，再全量训练，避免浪费时间。