目录案例简介案例目标技术栈与核心依赖核心技术依赖库列表项目结构核心代码实现1. 模型加载与量化2. LoRA 适配器配置3. 数据集准备4. 训练配置5. 训练与保存运行与测试环境准备方式一: 本地运行方式二: Google Colab 运行(推荐)预期输出使用微调后的模型实现思路与扩展建议核心设计思想优化建议扩展功能注意事项配置参数详解可调整的关键参数完整源码finetune_llama3.2.pyrequirements.txt案例简介本案例演示如何使用Unsloth库在短短 60 行 Python 代码中完成 LLaMA 3.2 模型的微调。通过采用LoRA (Low-Rank Adaptation)技术,实现了高效、低成本的模型适配,非常适合在 Google Colab 免费层上运行。🎓 完整教程: 点击查看详细的分步教程,包含代码讲解、说明和最佳实践。