在人工智能技术迅猛发展的今天，大语言模型（LLM）的通用能力已非常强大。以GPT-5、Qwen为代表的前沿模型在文本理解、对话生成等基础任务上已取得令人瞩目的进展。然而，当这些通用模型被直接应用于专业领域时，往往会暴露出一个共性问题——"领域幻觉"。具体表现为模型可能产生与事实不符的专业描述，混淆核心概念，甚至生成看似合理实则错误的内容。这种现象在医疗诊断、法律咨询、金融分析等对准确性要求极高的领域尤其值得关注。

究其原因，虽然通用大模型的训练数据覆盖面广泛，但在特定领域的深度知识构建方面存在明显不足。当企业需要AI系统能够精准理解专业术语、正确处理行业特定场景并确保输出内容的可靠性时，通用模型的表现往往难以满足实际业务需求。

大模型领域微调技术正是解决这一挑战的关键路径。通过在通用模型的基础上，系统地注入高质量的领域专业知识，构建起面向特定行业的认知框架，能够有效校正"领域幻觉"，提升模型在专业场景下的可靠性和准确性。

本文将手把手带你入门AI大模型微调技术（基于Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct大模型），在LLaMA Factory Online平台上，完整演示如何将一个通用基础模型微调为专业的文博解说专家。通过数据准备、模型训练到效果评估的全流程实践，你将亲身体验如何打造一个能够准确识别文物、深度解读历史、智能回答问题的AI智能博物官。感兴趣的朋友可以继续往下阅读。

一、大模型微调：从“通才”到“专才”的核心路径

大模型微调是指在预训练大语言模型的基础上，使用特定领域或任务的专项数据进行针对性训练的技术过程。其核心在于复用模型已具备的通用语言理解与推理能力，通过在专业数据上进行“精加工”，实现从“通才”到“专才”的能力转变。

与从零训练相比，微调技术优势显著：企业无需投入海量计算资源与训练数据，仅需准备高质量的领域数据集，即可在较短时间内让通用模型掌握专业知识。现有的微调方法主要从两个维度进行分类：

• 按学习范式分类：根据模型学习方式的不同，微调方法可分为有监督微调、无监督微调和半监督微调等类型
• 按参数更新范围分类：根据在微调过程中对模型参数更新范围的不同，方法可分为全量微调和参数高效微调

下面，我们将首先深入探讨这两种分类维度下的具体方法。

1. 按学习范式分类

有监督微调（Supervised Fine-Tuning）

有监督微调是应用最广泛的微调方法，特别适用于具有明确任务目标和充足标注数据的场景。这种方法通过使用人工标注的高质量数据对，使模型能够快速掌握特定领域的专业知识，在指定任务上提供准确的输出结果。

# 使用高质量标注数据对
training_data = [
  {"input": "问题", "output": "标准答案"},
  # 更多人工标注数据...
]

有监督微调的核心在于通过精确的"指令-输入-输出"数据对，让模型学习特定领域的知识体系和表达方式。这种方法能够确保模型输出的准确性和专业性，特别适合问答系统、文本分类、机器翻译等需要精确答案的任务场景。

无监督微调（Unsupervised Fine-Tuning）

无监督微调不依赖于人工标注数据，而是利用大量未标注的文本资料进行训练。这种方法在缺乏标注数据或标注成本过高的场景下具有独特价值，能够帮助模型从原始数据中自动提取知识。

# 使用大量未标注文本
training_data = [
  "大量未标注文本...",
  # 更多领域文本...
]

无监督微调的核心价值在于增强模型的底层语言理解能力。通过对大规模领域文本的自监督学习，模型能够深入理解专业术语的语言特点和知识结构，提升在相关任务中的表现。这种方法特别适合语言建模、文本生成等需要深层语义理解的任务。

半监督微调（Semi-Supervised Fine-Tuning）

半监督微调巧妙地将有监督学习和无监督学习相结合，在少量标注数据和大量未标注数据的基础上进行训练。这种方法在标注数据有限但未标注数据丰富的场景下表现出色。

training_data = [
  {"input": "问题", "output": "标准答案"},  # 少量标注数据
  "大量未标注文本...",  # 大量未标注数据
]

这种方法通过伪标签生成、自训练等技术，充分利用未标注数据中的信息，在保证学习方向的同时扩大训练样本规模。半监督微调特别适用于医疗、法律、文博等标注成本较高的专业领域，能够在有限标注预算下获得较好的模型效果。

2.按参数更新范围分类

全量微调（Full Fine-Tuning）

全量微调是指在微调过程中更新预训练模型的所有参数。这种方法通过对特定领域数据的深度训练，使模型的每一层都能够根据新任务的需求进行调整，从而实现最佳的领域适配效果。全量微调具有以下显著特点：

• 全面更新模型参数，实现深度领域适应
• 需要充足的训练数据和计算资源支持
• 训练时间较长，但通常能获得最优效果
• 适合对模型效果有极致要求的场景

全量微调适用于数据规模较大、任务复杂度高的应用场景，如专业领域的文本生成、复杂问答系统、深度情感分析等。当企业拥有充足的标注数据和计算资源时，这种方法能够最大限度地发挥预训练模型的潜力。

参数高效微调（Low-Rank Adaptation，LoRA）

参数高效微调通过低秩适配技术，仅更新模型中的部分参数，在保持模型性能的同时显著降低计算开销。这种方法特别适合计算资源有限或需要快速迭代的场景。LoRA方法的核心特点包括：

• 仅训练少量新增参数，大幅减少计算资源需求
• 保持原始模型参数不变，避免灾难性遗忘
• 支持快速训练和部署，便于多任务管理
• 在效果和效率之间达到良好平衡

LoRA非常适合资源受限环境下的模型快速适配，特别是在需要快速验证业务假设或进行多任务学习的场景中表现突出。当前在业界实践中，LoRA已成为参数高效微调的主流选择。

综上所述，大模型微调提供了从全量到高效、从监督到半监督的丰富技术路径。企业可以根据自身的数据、资源和性能需求，灵活选择或组合不同的微调方法。其中，"有监督微调（SFT）+参数高效微调（LoRA）"的结合，因其在效果与效率间的出色平衡，已成为业界最主流的实践范式之一。SFT提供了明确的学习目标和高质量的监督信号，确保模型准确掌握领域知识；而LoRA则通过参数高效的学习机制，大幅降低训练成本，提高迭代效率。两者结合，既解决了专业领域的知识准确性问题，又克服了资源约束下的训练效率问题。

二、大模型微调框架详解

在大模型微调领域，存在多种优秀的开源框架，每个框架都有其独特的设计理念和适用场景。了解这些框架的特点与差异，能够帮助我们根据具体需求做出最合适的技术选型。

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers（https://huggingface.co/transformers/） 是目前最流行的自然语言处理（NLP）框架，提供了完整的模型库和易用的API接口，已成为NLP领域的事实标准。该框架具有以下突出优势：

• 模型生态丰富：支持BERT、GPT、T5、LLaMA等数千种预训练模型，涵盖从基础模型到最新SOTA模型的完整谱系
• API设计优雅：提供统一的Pipeline接口，支持模型加载、训练、推理的全流程，极大降低了使用门槛
• 社区生态完善：拥有活跃的开发者社区，文档详尽，问题响应迅速，更新迭代频繁

虽然Hugging Face Transformers在常规任务中表现出色，但在超大规模模型（百亿参数以上）的分布式训练场景下，需要依赖其他框架进行深度优化，原生支持存在一定局限。

DeepSpeed

DeepSpeed（Latest News - DeepSpeed）是微软开发的高性能深度学习优化库，专注于解决大模型训练中的内存和效率瓶颈。该框架的核心价值体现在：

• ZeRO优化技术：通过分片优化器状态、梯度和参数，实现显存的线性降低，支持千亿级模型的训练
• 混合精度训练：智能管理FP16/FP32精度，在保证训练稳定性的同时提升训练速度
• 推理优化：提供模型并行、流水线并行等分布式策略，优化推理延迟和吞吐量

需要注意的是，DeepSpeed的配置相对复杂，需要深入理解分布式训练原理，使用门槛较高。

MS-SWIFT

MS-SWIFT（https://github.com/modelscope/ms-swift）是阿里巴巴旗下魔搭社区推出的高效轻量级大模型微调框架，专门针对大模型适配任务进行深度优化。该框架通过以下核心技术展现其核心价值：

• 统一算法框架：集成QLoRA、LoRA、Adapter等主流PEFT方法，提供统一的训练接口和配置规范
• 即插即用生态：与ModelScope模型库深度集成，支持超过200个主流开源模型的快速微调
• 训练流程优化：通过显存优化技术和混合精度策略，在单卡环境下即可完成大模型微调任务

需要特别说明的是，MS-SWIFT主要面向ModelScope生态，虽然提供了便捷的微调体验，但在跨平台部署和异构计算支持方面仍存在一定局限。

LLaMA-Factory（本文选用框架）

LLaMA-Factory（LLaMA Factory）作为国内北航开源的低代码大模型训练框架，致力于降低大模型微调的技术门槛，让更多开发者和企业能够快速享受大模型技术红利。该框架具有以下显著优势：

• 零代码可视化操作：通过直观的Web UI界面（LlamaBoard），用户无需编写任何代码即可完成数据准备、模型配置、训练监控全流程
• 先进技术深度集成：框架原生集成LoRA、QLoRA、DoRA等最新参数高效微调技术，仅需单张消费级GPU即可完成70B参数模型的微调
• 广泛的模型兼容性：全面支持LLaMA系列、ChatGLM、Qwen、Baichuan、InternLM等主流开源模型
• 工程优化卓越：通过动态批处理、梯度检查点、FlashAttention等优化技术，显著提升训练速度和资源利用率

LLaMA-Factory特别适合中小企业快速验证、教育科研场景以及生产环境部署等需求，在易用性、效率和经济性方面表现卓越。

每个大模型微调框架都有其适用场景和优势。具体而言，Hugging Face Transformers适合需要高度定制化和灵活性的研究场景，特别是当项目需要快速验证多种模型架构时。DeepSpeed是超大规模模型训练的首选，适合拥有充足计算资源和专业技术团队的企业级应用。MS-SWIFT与ModelScope模型库深度集成，在即开即用的微调体验和算法集成度方面表现突出。LLaMA-Factory在易用性、效率和经济性方面表现卓越，是大多数企业和开发者的理想选择。

如果您面临计算资源有限、团队技术背景多元、项目周期紧张或关注总体拥有成本等情况，LLaMA-Factory无疑是最佳选择。在接下来的实践环节中，我们将基于LLaMA-Factory Online完整演示如何从零开始构建一个专业的智能博物官，让您亲身体验其出色的易用性和卓越的性能表现。

三、Qwen3-Omni大模型微调实战

在正式开始微调前，先看一个会让你决定动手的瞬间：

微调前模型回答通常宽泛、笼统，可能包含事实性错误或无关信息

微调后：模型能结合图片场景生成精准、有针对性的内容，回答专业度显著提升

• 准确识别文物年代、工艺特征
• 深度解读历史背景、文化意义
• 智能回答相关专业知识问题

配置概览

数据准备

单击链接下载数据集，然后上传至文件管理。具体操作，可参考SFTP上传下载 | Llama-Factory Online docs完成数据集上传。

操作详情

           1.    在LLaMA Factory Online，进入实例空间页面，例如下图所示。

           2.    单击上图“开始微调”按钮，进入[配置资源]页面，选择GPU资源，卡数填写1，其他参数保持为默认值，然后单击“启动”按钮，启动实例。

           3.    实例启动后，可启动VSCode或者JupyterLab专属数据处理，本次实践我们使用JupyterLab专属数据处理。

           4.    创建并配置用于数据处理的python环境。在JupyterLab中单击“Terminal”进入终端。

执行如下命令，创建一个虚拟环境，python版本选择3.12。

conda create -n omini python=3.12 -y
conda activate omini

           5.    执行如下命令，下载安装llamafactory。

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]" --no-build-isolation

安装完成后：

           a.    执行如下命令，安装支持Omini模型的Transform和accelerate版本。

           b.    单击链接下载flashatten，选择“flash_attn-2.8.3+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64”版本进行下载。

pip install /workspace/flash_attn-2.8.3+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

           c.    替换llamafactory源码文件，单击下载loader.py文件，并放至/workspace/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/目录下进行替换。

           6.    启动llamafactory服务，可以通过6666端口号启动。

GRADIO_SERVER_PORT=6666 llamafactory-cli webui

           7.    访问llamafactory服务。通过对外服务网址进行llamafactory的访问。

模型训练

           1.    在微调页面，配置如下参数：

               ● 模型选择：Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct，如图①；

               ● 模型路径：在预置路径前加上/shared-only/models/，如图②。

           2.    修改数据集路径，并加载数据集。

               ● 数据集路径：设置为/workspace/llamafactory/data，如图①；

               ● 数据集：选择内置的数据集alpaca_museum_multimodal，如图②；

               ● Extra arguments：需要设置use_reentrant_gc和ddp_find_unused_parameters，即设置为{"optim": "adamw_torch", "use_reentrant_gc": false, "ddp_find_unused_parameters": true}，如图③。

💡提示

               ● 如果模型有条件分支，保留find_unused_parameters=True；

               ● 如果PyTorch ≥ 2.1，建议固定use_reentrant_gc=False；

               ● 若模型固定结构（无条件分支），可以关掉两者以获取更好性能。

           3.    单击“开始（Start）”，启动微调。

💡提示

• 训练的模型权重文件保存在/workspace/saves目录下，训练完成后可以在对应目录下找到模型文件。
• 启动微调后，您可以使用nvidia-smi命令实时查看GPU使用情况（包括占用率、显存使用、进程等）。

训练完成后如下图所示。

模型对话

           1.    切换到对话（Chat）页面，进行对话。

           a.    单击“chat”页签（如图①），然后直接单击“加载模型（Load model）”按钮（如图②），加载原生模型。

           b.    使用原生模型进行对话。上传一张博物馆藏图片（如图①），并且输入您的问题（如图②），然后单击“提交（Submit）”（如图③）。

微调前的模型回答如下：

           c.    使用加载好的微调模型进行对话。单击“加载模型”按钮，加载微调后的模型，输入同一个问题，观察模型回答，示例如下图所示。

💡建议

• 本文仅用少量数据演示技术流程。如需更优效果，建议使用约5000条自身文旅数据进行微调，模型将更好地适应特定场景需求。

大模型微调技术为各行各业提供了量身定制的智能解决方案，帮助企业快速构建适配特定业务场景的AI能力。虽然微调过程中可能面临数据准备、参数调优等挑战，但通过系统学习与实践，你完全可以掌握这项核心技术。本文从基础概念到实战操作，完整演示了如何使用LLaMA Factory Online，将通用的Qwen3-Omni大模型微调成专业的“智能博物官”。这一案例充分证明，大模型微调技术能够有效解决AI在垂直领域应用的"知识鸿沟"问题。虽然领域适配过程中会遇到数据准备、参数调优等挑战，但借助LLaMA-Factory Online，我们仅用少量数据和有限算力就实现了专业级的智能导览效果。期待你能用这项技术，在自己的业务场景中创造价值。

PS.如何学习AI大模型？

作为一名深耕大模型微调领域多年的技术架构师，我深知“纸上得来终觉浅”。在见证了上百个微调项目的成功与失败后，我深刻认识到，拥有一个清晰的学习路径和经过验证的实战资源是多么关键。

为此，我特意整理了全套《大模型微调实战进阶宝典》，这份资料凝聚了我多年的实战经验，其中包含：

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愿你能用它，快速撬动大模型在你业务中的巨大价值！