ModelScope中问下千问模型可以用自己本地的显卡资源进行微调吗？

ModelScope中的千问模型可以使用本地的显卡资源进行微调。以下是微调的基本步骤：

1. 准备模型和环境：需要从相应的官方文档或代码仓库中获取千问模型，并确保满足所有的环境依赖。
2. 安装必要的依赖：在本地环境中安装所需的依赖项，这可能包括特定版本的Python、PyTorch等深度学习框架。
3. 数据集准备：根据微调的目标，准备或构建适合的数据集。例如，如果想要修改大模型的自我认知，可以构造一个包含特定对话的玩具数据集。
4. 模型下载与部署：下载千问模型的代码仓库，并根据提供的指南进行模型的部署。这可能包括克隆代码仓库、下载模型权重文件等步骤。
5. 量化方案选择：如果需要，可以选择适合的量化方案来优化模型，例如基于AutoGPTQ的量化方案，以减少存储需求并提高推理速度。
6. 开始微调：使用准备好的数据集和选择的量化方案，执行微调脚本开始模型的训练过程。微调的时间可能因模型大小和数据集的复杂性而异。
7. 评估与调整：微调完成后，对模型进行评估，查看微调效果是否符合预期。如果不满意，可能需要调整数据集或微调参数，然后重新进行训练。

可以。文档，
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/LLM/LLM%E5%BE%AE%E8%B0%83%E6%96%87%E6%A1%A3.md
example
,https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_7b_chat
。此回答来自钉群魔搭ModelScope开发者联盟群 ①。

同问，还想问问怎么微调