本文介绍了大模型微调的背景、轻量化微调技术（PEFT）的概念和方法，并提供了具体的实战代码示例。大模型微调旨在将通用大模型转换为专用大模型，以适应特定应用场景。轻量化微调技术通过最小化引入的额外参数或所需计算资源，实现模型的高效转换。文中详细讨论了五种轻量化微调方法：附加式微调、局部式微调、重参数化式微调、混合式微调和统一式微调，并针对每种方法提供了简要说明和优势分析。 实战部分，文章以LoRA微调技术为例，展示了如何使用huggingface transformers库和PEFT库对Qwen-7B-Chat模型进行训练微调。步骤包括环境配置、依赖库安装、数据集构建、加载分词器和模型、LoRA配置和训练器配置，以及开始训练和模型推理的过程。 最后，文章总结了轻量化微调技术的重要性，并展望了未来的研究方向，包括轻量混合高效微调方法、LoRA的衍生轻量化微调方法、轻量化微调库的开发以及轻量化微调的可解释性研究。