7.2 如何用游戏本6小时训练大模型？PEFT实战：显存直降8GB，效果暴涨89%！

如何用游戏本6小时训练大模型？PEFT实战：显存直降8GB，效果暴涨89%！

看到这里你可能要问：我为什么要花时间学参数高效微调？直接用全量微调不香吗？让我用一组数据告诉你真相：当我们用PEFT微调LLaMA-2-7B模型时，可训练参数从70亿骤降到350万，显存占用从32GB降到8GB，训练时间从3天缩短到6小时——这就是为什么全球Top 10的AI公司都在用这种技术！

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这个时代不会微调大模型的工程师，正在被加速淘汰

2023年GitHub年度报告显示，大模型相关项目贡献量同比增长300%，而其中83%的项目都使用了微调技术。更残酷的是，某招聘平台数据显示：熟练掌握PEFT等高效微调技术的工程师，薪资比普通NLP工程师高出47%。

在这个大模型疯狂迭代的时代，我们正面临两个选择：要么花3个月工资租用A100集群做全量微调，要么用一台游戏笔记本+一杯咖啡的时间完成相同任务。今天我要带你在Colab免费GPU上，用Transformers+PEFT实现后者。

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为什么说PEFT是打开大模型应用的万能钥匙？

传统微调就像给大象做全身按摩——费力不讨好。而PEFT提供的四大核心武器，让参数效率提升2000倍：

1. LoRA（低秩适配）：在原有参数矩阵旁插入"快捷通道"，仅训练这些新路径
2. Prefix Tuning：在输入序列前添加可训练的特殊token，像魔法咒语般控制模型
3. P-T