一、前言
本篇文章将解析 QWen1.5 系列模型的微调代码，帮助您理解其中的关键技术要点。通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，并应用于自己的项目中。
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat-LoRA微调（二）
二、术语介绍
2.1. LoRA微调
LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。 是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。
2.2.参数高效微调(PEFT)
仅微调少量 (额外) 模型参数，同时冻结预训练 LLM 的大部分参数，从而大大降低了计算和存储成本。
三、前置条件
3.1.下载完整qwen1.5项目
方式一：直接下载
地址：
GitHub - QwenLM/Qwen1.5: Qwen1.5 is the improved version of Qwen, the large
![[大<span style='color:red;'>模型</span>]<span style='color:red;'>Qwen</span>-<span style='color:red;'>7</span><span style='color:red;'>B</span>-<span style='color:red;'>Chat</span> WebDemo](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/568fd79bf1fe4e10ba83ff9bcf545de9.png#pic_center)
