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Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

LLM微调专家指南

fine-tuning-expert

Jeffallan/claude-skills

指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。

GPTQ LLM 量化指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

GPTQ 提供后训练 4 位量化，可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理，同时维持低于 2% 的困惑度损失，适合部署和 QLoRA 微调。

大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。

LLaMA 工厂指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 llama-factory 的全面指南，通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型，涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。

PEFT 高效微调指南

peft-fine-tuning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍 HuggingFace PEFT 中 LoRA/QLoRA 微调流程，帮助在有限 GPU 上只训练小于 1% 参数并高效管理多适配器部署。

LLM 量化优化工具

quantizing-models-bitsandbytes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。

Unsloth 快速微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Unsloth 技能提供快速微调指导，涵盖 LoRA/QLoRA、内存优化、接口实用和调试建议，帮助开发者高效构建定制模型。

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