微调大模型！ModelScope 算力，实现Qwen2.5微调模型 - 链载Ai

一、什么是微调（Fine-tuning）？

微调（Fine-tuning）是机器学习中的迁移学习技术，指在大规模预训练模型（如Qwen2.5）基础上，使用特定任务的数据进行进一步训练，使模型适应新任务或领域。其核心目的是复用预训练模型的通用知识，同时通过少量数据调整模型参数以优化特定场景的表现。
例如，Qwen2.5作为通用大模型可能无法直接处理医疗领域的专业术语，通过微调可使其掌握医疗报告生成能力，成为医生的智能助手。
微调的必要性：

常见问题与优化

显存不足：启用梯度检查点（gradient_checkpointing=True）或使用QLoRA（4-bit量化）；
过拟合：增加Dropout率至0.2，或添加L2正则化；
生成质量差：调整Temperature（0.7-1.0）和Top-p（0.9-0.95）控制多样性。

通过上述步骤，可在2-4小时内完成Qwen2.5的微调，构建高精度的垂直领域应用