LoRA微调7B大模型全流程：从数据构建到推理效果对比
本文记录了我在单张24G显存显卡上，用LoRA/QLoRA微调Qwen2.5-7B-Instruct的完整过程。训练数据为3200条垂直领域问答对，采用4-bit量化+LoRA（r=16, alpha=32），训练3个epoch，最终loss从1.82降至0.63。文中包含数据格式、训练配置、loss曲线分析、推理效果对比，以及显存溢出、loss震荡等踩坑记录，适合想动手微调7B模型的开发者参考。
深夜后端方法论
Lv.1主要整理后端开发相关的学习笔记与工程经验，内容覆盖分布式系统、项目落地经验。坚持先理解原理，再讨论工具，希望把复杂问题讲清楚、把实践步骤写完整。
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