【收藏必看】零基础也能学会！大模型微调实战：教育孩子与AI训练的惊人相似

本文通过教育孩子与训练AI的比喻，详细介绍了大模型微调的全流程。作者使用魔搭平台和LLaMa Factory工具，从环境搭建、模型下载、数据准备、模型训练到本地测试和模型导出，手把手指导读者完成微调过程。即使是零基础小白，也能按照文章步骤体验微调全过程，了解预训练、微调和RLHF三个阶段，并成功训练自己的大模型。

1、什么是“微调”？

首先，我们先大致了解一下，什么是微调？常规大模型语言模型的训练路径分为以下几个阶段：

简单的说，以我们养娃来打个比方：

1. 预训练（通识教育）

• 模型：通过自监督学习（如阅读海量文本），掌握基础语言规则，但还不会针对具体问题回答。
• 比喻：就像孩子上学前大量听大人说话、读绘本，积累了词汇和常识，但还不会完整表达观点。

2. 微调（专项训练）

• 模型：用Q&A对训练，教会它如何组织语言、精准回答问题。
• 比喻：类似家长或老师通过“问答练习”教孩子：

• 问：“天空为什么是蓝色的？”
• 教：“因为阳光散射…”。
  → 孩子会使用专业的术语，清晰高效的表达。

3. RLHF（品德教育）

• 模型：根据人类反馈调整回答，符合社会偏好（如更友善、更严谨）。
• 比喻：当孩子说“因为天空喜欢蓝色！”，家长纠正：

• “答案要有科学依据哦！”
  → 孩子学会“不仅回答，还要回答得靠谱”。

那么，聪明的你，一定会明白了，大模型什么时候需要微调呢？一般会在输出要求严格的垂直场景，或者希望更效率的任务，快速输出结果。在企业的 Ai 落地过程中，还是较为广泛，那么，我们如何微调呢？下面跟着我们的步骤开始吧！

2、免费构建微调的实例环境

1. 打开魔搭构建实例

打开：https://modelscope.cn/my/mynotebook/preset

关联你的阿里云账号，选第二个gpu环境👇

注意这个实例免费，但是过一段时间就会释放，别怕搞错什么东西！

两三分钟后，点击查看notebook

这些大图标就是你的软件，侧边栏就是文件夹，下面的$符号logo，就是终端。相当于在云端给你装了个电脑。

点击终端，进入后，我们就可以开始配置相关的环境啦

2、下载模型、创建模型文件夹

接着下载LLaMA-Factory代码。

我们只用复制不带#的代码就可以了。

安装依赖的环节会等待大概20分钟，不用怀疑，只要输入的指令没有反馈，就耐着性子，继续等待～～千万别急。

# 克隆LLaMA Factory 开源框架
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
# 进入项目的目录
cd LLaMA-Factory
#创建虚拟环境
python -m venv .venv
#激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
# 安装依赖（这一步很漫长，如果出错用下面环境冲突的指令）
pip install -e ".[torch,metrics]"
# 如果报错，环境冲突用改用这个解决
pip install --no-deps -e .

过程中如果缺少什么依赖，或者提醒做什么升级，照做就是！

会看到已经开始下载了，左边也多了一个文件夹。

持续安装等待到这个状态：

创建一个新的文件夹，命名为 newmodels，并下载模型，为了减少等待时间，以 Qwen2.5-0.5-instruct为例，这是一个最低参数的模型。

git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.git

3、训练数据集准备

我们同样前往魔搭的数据集中，随便下载一个不到 300 行的数据集（数量少，速度快）下载：https://modelscope.cn/datasets/meadhu/taobao-positive-sentence/files

下载后我们注意格式是 csv，用于训练需要是 json格式，这里我们需要预处理，可以让勤劳的ds写一个处理脚本运行即可，保存文件名为train_converted.json 。

因为系统自带dataset_info.json，从目录中找到它，这是一个数据集的索引。我们需要将新创建好的数据集train_converted.json再此注册，直接把数据集名称写入dataset_info.json文件即可。

3、一切就绪，开始训练

返回到我们的训练LLaMA-Factory 文件夹

## 回到LLaMA-Factory 文件夹，如果你已经在LLaMA-Factory 文件夹，就不要用这个指令了cd ..
# 打开训练的 webuillamafactory-cli webui

点击这里反馈的网址，即可进入，设置自己的相关信息路径

设置好后，就可以开始让它为你训练啦！

一通操作猛如虎，你会看到你的终端咔咔干活儿，

你在自己的 webui 上也可以看到最终的结果：

这里模型损就是失衡量预测与真实值的误差，训练目标是最小化损失；但并非越小越好，太小就会是我们所说的“过拟合”。现在我们这个数据这样的结果就算是不错～

4、 本地测试聊天，看看它的表现如何

我们切换到chat，试试模型有没有记住我们刚才提供的数据。

点击检查点路径👉chat👉加载模型

接着我们就可以看到它的回答是基于我们的训练数据的（咱们这个模型因为基础参数小，加上训练的数据集少，所以不怎么聪明的样子，正常会是一个相关的回答，我这个数据集因为写文章训练了多轮，所以它主键走向了魔幻……）

总体上，我们就认为训练成功啦～～

5、 导出模型

1、 创建导出目录

导出目录命名为outputmodel

导出成功后再看notebook就会发现多了一个文件夹

2、 转化模型格式，安装GGUF库

回到终端，LLaMA-Factory路径下，执行以下命令

## 新打开一个终端
## 不管你在哪，运行这个指令回到根目录
cd /mnt/workspace/LLaMA-Factory
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp/gguf-py
pip install --editable .

执行完之后，就会发现目录多出一个 cpp 的文件夹

首先会到LLaMA-Factor下面创建一个叫megred-model-path的文件夹

然后回到llma.cpp文件路径下，一次性复制下面三行代码运行转换格式

3、 转换格式

#再回到llama.cpp文件下
cd ..
#然后运行Python 代码，路径改成你的其中有两个路径：
# 第一个路径`/mnt/workspace/LLaMA-Factory/outputmodel`改成你刚刚导出的模型路径
# 第二个路径`--outfile /mnt/workspace/LLaMA-Factory/megred-model-path`是导出 GGUF 文件的路径，可以提前创建一个
#下面三行全复制，粘贴到终端一次运行
python convert_hf_to_gguf.py /mnt/workspace/LLaMA-Factory/outputmodel \
--outfile /mnt/workspace/LLaMA-Factory/megred-model-path \
--outtype q8_0

他就会直接将训练好的模型，为你保存到/mnt/workspace/LLaMA-Factory/llama.cpp

这个gguf就是常用的大模型格式，你粗略理解成大佬梁文峰老师天天忙的就是gguf这些。点击下载～

6、 使用模型，检验效果

最方便简单的方式，打开https://jan.ai/，它可以直接使用模型

setting—— Molde Provider——import一下就可以了

导入刚才下载的 GGUF 文件，点击 start，前往对话中，问个问题，嗯，是自己亲生打造的傻孩子没错了～～

如果你有 ollama 的客户端，也可以将文件再次转换后，导入到 ollama 中，进而被 dify 或者 cherrystudio 调用使用，我这里在 cherrystudio 中尝试了之后，发现傻孩子变成了疯孩子，一发不可收拾

怀疑可能和默认系统提示词导致的，或者是在文件转换时出问题了。这里就不再赘述啦～～

ok，这就是我们模型预训练最最最简单的一个最简单的一个流程体验。都有工程师为你完成😄😄～

如何从零学会大模型？小白&程序员都能跟上的入门到进阶指南

当AI开始重构各行各业，你或许听过“岗位会被取代”的焦虑，但更关键的真相是：技术迭代中，“效率差”才是竞争力的核心——新岗位的生产效率远高于被替代岗位，整个社会的机会其实在增加。

但对个人而言，只有一句话算数：
“先掌握大模型的人，永远比后掌握的人，多一次职业跃迁的机会。”

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• ✅ 2025最新大模型行业报告（看清各行业机会，避免盲目跟风）
• ✅ 大厂大模型面试真题（含答案解析，针对性准备offer）
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每个技术点都配“案例+代码演示”，跟着做就能上手！

课程精彩瞬间

② 大模型系统化学习路线：避免“学了就忘、越学越乱”

很多人学大模型走弯路，不是因为不努力，而是方向错了——比如小白一上来就啃深度学习理论，程序员跳过基础直接学微调，最后都卡在“用不起来”。

我们整理的这份「学习路线图」，按“基础→进阶→实战”分3个阶段，每个阶段都明确：

• 该学什么（比如基础阶段先学“AI基础概念+工具使用”）
• 不用学什么（比如小白初期不用深入研究Transformer底层数学原理）
• 学多久、用什么资料（精准匹配学习时间，避免拖延）

跟着路线走，零基础3个月能入门，有基础1个月能上手做项目！

③ 大模型学习书籍&文档：打好理论基础，走得更稳

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• 入门书籍：《大模型实战指南》《AI提示工程入门》（用通俗语言讲清核心概念）
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学技术的核心是“用对地方”——2025年哪些行业需要大模型人才？哪些应用场景最有前景？这份报告帮你理清：

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学会技术后，如何把技能“变现”成offer？这份真题帮你避开面试坑：

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为什么现在必须学大模型？不是焦虑，是事实

最近英特尔、微软等企业宣布裁员，但大模型相关岗位却在疯狂扩招：

• 大厂招聘：百度、阿里的大模型开发岗，3-5年经验薪资能到50K×20薪，比传统开发岗高40%；
• 中小公司：甚至很多传统企业（比如制造业、医疗公司）都在招“会用大模型的人”，要求不高但薪资可观；
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风口不会等任何人——与其担心“被淘汰”，不如主动学技术，把“焦虑”变成“竞争力”！

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