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LLM 微调专家指南

fine-tuning-expert

Jeffallan/claude-skills

面向大语言模型的实战微调流程，涵盖数据集准备、LoRA/QLoRA/PEFT 适配器配置、超参设置、训练监控、评估对比及量化部署等生产级步骤。

GPTQ 大模型量化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 GPTQ 的组束量化将大模型压缩到 4bit，在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上实现 4 倍内存缩减、快速推理和 PEFT+QLoRA 兼容，便于部署与微调。

半二次量化模型

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HQQ 提供无需校准数据的半二次量化，支持 1-8 位、可配置多个推理后端（PyTorch、TorchAO、BitBlas、Marlin），适合极速量化流程、零数据部署及 HuggingFace/vLLM 上的 PEFT/LoRA 微调。

LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调，涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。

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