Llama 4 是 Meta 在 2025 年发布的新一代大型语言模型。根据您的资源条件和需求，有多种微调方法可供选择。本指南将按资源需求从低到高排序，并提供详细的操作步骤。
资源要求最低，适合个人开发者和研究者
需要多GPU支持，适合有专业硬件的团队
使用AWS SageMaker等服务简化流程
可以修改批次大小、设备等参数
流程：数据集 → Tokenizer → 微调模型 → 基准测试
所有方案均需先申请Llama 4权重访问权限
您需要在HuggingFace上申请访问权限，然后获取HF_TOKEN环境变量。
建议使用标准基准测试数据集，如SuperGLUE或MMLU，来评估微调后的模型性能。
尝试减小批次大小(batch size)，或者使用梯度累积(gradient accumulation)技术。
概述
轻量级LoRA微调
全参数微调
云平台自动化
微调方案对比
微调方案详解
SkyPilot云平台方案（推荐）
安装工具
执行命令
前置条件
export HF_TOKEN="您的HF令牌"
单机单卡方案（TorchTune库）
执行命令
支持自定义YAML配置
需提前下载模型
关键注意事项
数据预处理
datasets库加载/过滤数据集（例：客服对话数据）[instruction, response, category]字段
结果评估
权限要求
常见问题
如何获取Llama 4模型权重？
微调后如何评估模型性能？
微调过程中遇到内存不足怎么办？
Llama 4 微调指南：轻量级LoRA、全参数微调与云平台自动化
作者：zvvq博客网
pip install skypilot-nightly[aws,gcp,kubernetes]
sky launch -c maverick-lora llama-4-maverick-lora.yaml --env HF_TOKEN=xxxx
tune run lora_finetune_single_device --config llama4/7B_lora_single_device epochs=3
tune download meta-llama/Llama-4-7b --hf-token < TOKEN>
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