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微信里有人发做任务网站,wordpress 评论调用,教育网站建设的策划方案,什么网站做的比较好#x1f4b8; 前言#xff1a;没钱买 4090 就不配玩大模型了吗#xff1f; 现在的 AI 圈子太卷了。NVIDIA A100 一卡难求#xff0c;RTX 4090 价格居高不下。对于学生党、独立开发者或者想尝鲜 AI 的朋友来说#xff0c;动辄几万块的硬件投入简直是“劝退门槛”。 但是 前言没钱买 4090 就不配玩大模型了吗现在的 AI 圈子太卷了。NVIDIA A100 一卡难求RTX 4090 价格居高不下。对于学生党、独立开发者或者想尝鲜 AI 的朋友来说动辄几万块的硬件投入简直是“劝退门槛”。但是只要你有一个 Google 账号你其实已经坐拥了一台配备NVIDIA T4 (16GB 显存)的云端服务器。虽然 T4 比不上 A100但只要配合4-bit 量化和LoRA (Low-Rank Adaptation)技术外加Unsloth这个“省显存神器”训练一个属于自己的 Llama 3 8B 模型绰绰有余今天我就手把手教你如何“白嫖” Google Colab 的算力0 成本微调大模型。 硬核知识为什么 T4 能跑大模型在开始写代码前我们要先搞懂原理否则报错了都不知道为什么。Google Colab 免费版提供的 Tesla T4 拥有16GB 显存。全参数微调Llama-3-8B需要约 120GB 显存T4 直接爆显存。LoRA 4bit 量化微调模型权重被压缩且只训练极少量的参数LoRA Adapter。显存占用可降至6GB - 8GB。这就是我们“白嫖”的理论基础QLoRA 技术。4-bit 量化反向传播更新推理时原始大模型权重FP16 占用16GB冻结的量化权重占用约 5GBLoRA 适配器Trainable Adapters训练数据最终模型冻结权重 LoRA适配器️ 准备工作环境搭建Step 1: 开启 Colab GPU 模式打开 Google Colab。点击顶部菜单修改 (Edit)-笔记本设置 (Notebook settings)。硬件加速器选择T4 GPU。Step 2: 安装神器 Unsloth普通的 HuggingFace Trainer 在 T4 上可能会慢或者偶尔 OOM爆显存。我们使用Unsloth它能让微调速度提升 2-5 倍且显存占用减少 60%。在 Colab 的第一个代码块中运行%%captureimporttorch major_version,minor_versiontorch.cuda.get_device_capability()# 根据 Colab 的 CUDA 版本自动安装 Unsloth!pip installunsloth[colab-new] githttps://github.com/unslothai/unsloth.git# 安装其他必要库!pip install--no-depsxformers0.0.27trl0.9.0peft accelerate bitsandbytes 实战环节开始微调 Llama-31. 加载 4-bit 量化模型我们要使用的是 Llama-3-8B。Unsloth 已经为我们准备好了优化过的版本。fromunslothimportFastLanguageModelimporttorch max_seq_length2048# 序列长度Colab T4 建议 2048太长会爆dtypeNone# 自动检测 Float16 或 Bfloat16load_in_4bitTrue# 开启 4bit 量化这是省显存的关键model,tokenizerFastLanguageModel.from_pretrained(model_nameunsloth/llama-3-8b-bnb-4bit,# 预量化模型max_seq_lengthmax_seq_length,dtypedtype,load_in_4bitload_in_4bit,)2. 添加 LoRA 适配器这一步就是告诉模型“我不想动你的大脑主权重我只想给你戴个眼镜LoRA让你学会新知识。”modelFastLanguageModel.get_peft_model(model,r16,# LoRA 的秩建议 8, 16, 32。越大越聪明但显存占用越高target_modules[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,gate_proj,up_proj,down_proj,],lora_alpha16,lora_dropout0,# 为了优化设置为 0biasnone,# 为了优化设置为 noneuse_gradient_checkpointingunsloth,# 开启显存优化技术random_state3407,use_rsloraFalse,loftq_configNone,)3. 准备数据我们用经典的 Alpaca 数据集演示。你可以把这里换成自己的 json 数据格式{instruction: ..., input: ..., output: ...}。fromdatasetsimportload_dataset# 定义提示词模板alpaca_promptBelow is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request. ### Instruction: {} ### Input: {} ### Response: {}EOS_TOKENtokenizer.eos_token# 必须添加结束符defformatting_prompts_func(examples):instructionsexamples[instruction]inputsexamples[input]outputsexamples[output]texts[]forinstruction,input,outputinzip(instructions,inputs,outputs):textalpaca_prompt.format(instruction,input,output)EOS_TOKEN texts.append(text)return{text:texts,}# 加载数据集datasetload_dataset(yahma/alpaca-cleaned,splittrain)datasetdataset.map(formatting_prompts_func,batchedTrue)4. 开始训练 (Training)激动人心的时刻到了配置训练参数。fromtrlimportSFTTrainerfromtransformersimportTrainingArguments trainerSFTTrainer(modelmodel,tokenizertokenizer,train_datasetdataset,dataset_text_fieldtext,max_seq_lengthmax_seq_length,dataset_num_proc2,packingFalse,# 如果显存够开启 packing 可以加速argsTrainingArguments(per_device_train_batch_size2,# T4 显存小Batch Size 设小点gradient_accumulation_steps4,# 累积梯度相当于 Batch Size * 4warmup_steps5,max_steps60,# 测试跑 60 步即可正式训练建议设为 epochlearning_rate2e-4,fp16nottorch.cuda.is_bf16_supported(),bf16torch.cuda.is_bf16_supported(),logging_steps1,optimadamw_8bit,# 使用 8bit 优化器再次省显存weight_decay0.01,lr_scheduler_typelinear,seed3407,output_diroutputs,),)# 开始训练trainer_statstrainer.train()此时你可以看到进度条开始走动Loss 开始下降。在 T4 上这套配置大约占用 7GB-8GB 显存非常安全不会 OOM。 推理验证看看它学会了没训练完成后我们直接在 Notebook 里测试效果。# 开启推理模式FastLanguageModel.for_inference(model)inputstokenizer([alpaca_prompt.format(请用中文介绍一下你自己。,# Instruction,# Input,# Output)],return_tensorspt).to(cuda)outputsmodel.generate(**inputs,max_new_tokens64,use_cacheTrue)print(tokenizer.batch_decode(outputs)[0]) 保存模型防止 Colab 断开连接Colab 最大的坑就是会“断连”。一旦断开运行内存里的东西全没了。所以训练完一定要保存到 Google Drive或者导出为GGUF格式。# 保存 LoRA 适配器到本地Colab 临时空间model.save_pretrained(lora_model)# 或者保存为 GGUF 格式可以直接在 Ollama 里跑# model.save_pretrained_gguf(model, tokenizer, quantization_method q4_k_m)⚠️ 避坑指南 (必看)显存溢出 (OOM)如果你改了代码报 OOM请检查max_seq_length是否设得太大超过 4096或者batch_size是否太大。网络问题Colab 访问 HuggingFace 有时会慢如果报错Connection Error多试几次或者检查网络环境。使用时长免费版 Colab 连续使用 12 小时左右会强制重置。记得挂载 Google Drive 定期保存 Checkpoint。 总结看不需要几万块的显卡也不需要复杂的环境配置。通过Colab Unsloth QLoRA我们只用了十几分钟就免费体验了完整的大模型微调流程。技术在贬值但学习能力在升值。赶紧动手试试训练一个懂你“暗语”的专属 AI 吧