Complete-LLM-Finetuning
跟着 Notebook 跑一遍，就能亲手微调大模型
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 242
核心亮点
- 以 Notebook 串联数据准备、LoRA/QLoRA 训练到推理评测的完整链路，步骤可复现
- 面向有限显存场景，包含量化与参数高效微调等省资源做法，新手单卡也能上手
- 代码与讲解结合，便于边改边学，适合作为微调实验的起步模板
不足之处
- 属于教程型项目，缺少封装好的训练框架和持续维护的工程化能力
- 星标较少、更新与社区活跃度有限，遇到新模型或新库版本可能需要自行适配
适用场景
- 个人开发者学习大模型 SFT 微调流程
- 小团队快速验证垂直领域指令微调可行性
- 课程或工作坊中作为动手实验材料
替代项目
LLaMA-Factory、unsloth、peft
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