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教程演示用TRL与PEFT微调Qwen3-0.6B

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先了解这件事

AI 综述

一篇教程发布了用 Hugging Face 的 TRL 与 PEFT 微调 Qwen3-0.6B-Base 的完整代码，讲解 SFT 与 LoRA 原理：SFTTrainer 负责数据格式化、loss mask 和聊天模板，LoRA 部分用 PEFT 的 LoraConfig。教程称没有显卡时可用 Google Colab 免费版提供的 T4（16 GB）运行，Apple Silicon Mac 用 MPS 后端也能跑通，但量化依赖 bitsandbytes（0.50 版本起支持 MPS），在 Mac 上比 CUDA 慢不少；Mac 用户安装时需指定 trl<1。演示时取几百条数据子集即可看到 loss 下降。

AI 根据报道生成 · 10 天前更新

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月6日

08:31
掘金
用 TRL 和 PEFT 微调 Qwen3-0.6B-Base：SFT 与 LoRA 实践教程
这篇教程讲清 SFT 与 LoRA 的原理，并给出用 TRL 的 SFTTrainer 加 PEFT 的 LoraConfig 微调 Qwen3-0.6B-Base 的完整代码。