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Axolotl 微调指南

axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
498
引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。
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Axolotl 微调指南

axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
498
引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。
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LLM 微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
360
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。
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GPTQ 大模型量化

gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
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。
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LitGPT 大模型流水线

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
143
LitGPT 提供 20+ 预训练大模型的单文件实现与完整训练流程，便于教学理解、LoRA/QLoRA 微调以及 Lightning AI 上的生产级训练。
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Llama 工厂微调指南

llama-factory
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
378
基于 LLaMA-Factory，提供网页版无代码操作、QLoRA/LoRA 优化、多模态能力等大语言模型微调实战指导与参考资料，帮助开发者快速实践与调试。
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LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
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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LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
243
将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。
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Unsloth 快速微调指南

unsloth
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
386
提供 Unsloth 快速微调方面的专家级指导，涵盖 API、最佳实践及 LoRA/QLoRA 性能优化，并指向详细参考文档与辅助脚本。
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1
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简体中文
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