大模型微调

使用 Ollama 微调大语言模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等）主要是围绕 LoRA（Low-Rank Adaptation）或者 QLoRA 等轻量级微调技术进行的。Ollama 本身是一个部署和运行本地大语言模型的平台，但其微调能力有限，更多微调工作通常通过与其他工具（如 llama.cpp, transformers, PEFT, auto-gptq, Axolotl, OpenChat, vLLM 等）配合完成。

不过，下面我可以为你整理一个实际可行的微调流程，包含用 Ollama 环境配合其他工具的具体操作。

✅ 一、Ollama 简介

Ollama 是用于在本地运行大语言模型的工具。它支持从 Modelfile 构建自定义模型，可以使用本地模型或从 Hugging Face 下载模型权重。

✅ 二、微调方法简介

你无法直接使用 Ollama 对模型进行端到端微调，但你可以结合以下方式：

微调方法	特点	推荐工具
LoRA / QLoRA	参数高效，适合本地GPU	PEFT, Axolotl
Full fine-tuning	需要大显存	transformers
RAG（检索增强生成）	无需模型更新，适配新知识	llama.cpp + Ollama
Prompt Tuning / Prefix Tuning	高效但功能较弱	PEFT

✅ 三、实战流程（以 LoRA + Ollama 为例）

步骤 1：准备微调数据

数据格式推荐为 Alpaca / ShareGPT JSON 格式：

json

{"conversations": [{"input": "如何做西红柿炒鸡蛋？","output": "1. 打鸡蛋...\n2. ..."},...]
}

步骤 2：选择微调工具（如 Axolotl）

安装 Axolotl：

bash

git clone https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl
cd axolotl
pip install -e .

步骤 3：配置 YAML 微调文件

yaml

base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
model_type: mistral
load_in_8bit: true
dataset:path: ./data/my-data.json
adapter: lora
lora_r: 8
lora_alpha: 16
lora_dropout: 0.05
output_dir: ./checkpoints/mistral-lora

yaml

步骤 4：运行微调

bash

accelerate launch axolotl train.yaml

微调完成后你将获得一个 PEFT Adapter（通常是几个 .bin 文件）。

✅ 四、将微调模型导入 Ollama

创建 Modelfile：

Dockerfile

FROM mistral:7b-instructADAPTER /path/to/lora/adapter

构建模型：

bash

ollama create my-mistral-lora -f Modelfile

启动使用：

bash

ollama run my-mistral-lora

✅ 五、推荐工具组合

工具	用途
`Axolotl`	LoRA 微调
`Transformers + PEFT`	高级微调
`llama.cpp`	推理部署，配合 Ollama
`Ollama`	快速部署，用户友好

✅ 六、硬件建议

最小配置（LoRA）：16GB RAM + 1×RTX 3060（12GB）
推荐配置：32GB RAM + RTX 3090/4090 或 A100（24–80GB）

如果你愿意，我可以：

帮你写一个微调配置 YAML 文件
帮你把数据集转换成支持的格式
指导你部署到 Ollama

8GB 显存确实比较紧张，但仍然可以做一些轻量级微调，特别是采用 LoRA / QLoRA 等参数高效微调技术。以下是详细的建议：

✅ 可在 8GB 显存上微调的模型类型

✅ 一、推荐模型（参数小 + 支持 LoRA）

模型名称	参数量	优点	备注
TinyLlama-1.1B	1.1B	极其轻量，适合8G显存	支持LoRA/QLoRA
Mistral 7B (Q4 quant)	7B	高质量，LoRA可行	使用量化版本（如4-bit）
Phi-2	2.7B	微软推出，小而强	支持FP16或QLoRA微调
Gemma 2B / 7B	2B/7B	Google开发，开源	推荐2B版本用于8G显存
LLaMA 2 7B (QLoRA)	7B	Meta出品，训练数据好	需要使用 QLoRA 或量化加载

✅ 二、可行的微调技术

技术	是否适合8GB显存	说明
✅ LoRA	✔️ 非常适合	只更新少量参数，节省显存
✅ QLoRA	✔️ 更节省	配合 4-bit 量化模型，适合低显存
❌ Full fine-tuning	❌ 不建议	显存爆炸，不可行
✅ Prompt Tuning	✔️ 轻量但效果有限	只训练提示嵌入部分

✅ 微调实战建议（以 Mistral 7B 为例）

工具组合：`QLoRA` + `bitsandbytes` + `PEFT`（或 `Axolotl`）

配置样例（Axolotl）

yaml

base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
model_type: mistral
load_in_4bit: true
quant_type: nf4
bnb_4bit_compute_dtype: bfloat16
dataset:path: ./data/my_dataset.json
adapter: qlora
output_dir: ./output-mistral-qlora

运行：

bash