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指标数值训练时间（2×RTX4090）3.2小时显存占用（每卡）18GB推荐准确率92.3%平均响应时间1.4秒数据质量优先：500+条高质量样本即可获得不错效果渐进式调参：先小规模测试(100步)验证收敛性领域特征强化：特殊token和模板设计至关重要硬件高效利用：4bit+LoRA实现单卡微调通过本方案，我们成功将7B大模型转化为专业的民宿推荐助手，验证了DeepSeek-R1在垂直领域的强大潜力，这当中也有之前讲过的Accelerate 单机多卡使用指南。

Accelerate是Hugging Face推出的PyTorch扩展库，旨在简化分布式训练流程。它提供了统一的API，让开发者可以用相同的代码在多种硬件配置上运行训练任务，主要特点包括：- 统一代码适配不同硬件（CPU/GPU/TPU）- 简化分布式训练配置- 自动处理混合精度训练- 内置模型保存/加载功能- 支持梯度累积等训练技巧。