Phi-3模型的火热并非偶然，微软为我们提供了一个强大的工具，借助适当的微调和部署，我们可以让模型在特定任务中展现出色的表现。希望这篇文章对你有所帮助，也期待看到你在模型应用上的更多探索！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。​。

🔥 你是否想过，“通用”大模型是如何变得更懂你的特定需求、更擅长特定任务的呢？答案往往指向一个关键技术——。“调”模型听起来高大上，但具体是怎么操作的？仅仅是“喂”给模型更多数据那么简单吗？🤔 今天，我们就来揭开大模型微调的神秘面纱，详解四种主流的微调方法，让你一文搞懂如何让大模型更“听话”、更“专业”！什么是大模型微调？简单来说，微调就是在预训练好的大模型基础上，利用特定的、小规模的数据集，

本教程将手把手带你入门，从零开始，手把手教你使用不同的工具来部署本地模型，并实现网页搜索、RAG（检索增强生成）等高级功能。

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所谓知识库，可以理解为模型的“外部记忆”：将海量文档、资料以某种形式提供给模型，帮助它回答超出训练范围的问题。

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如果你用过“与你的文档聊天”之类的工具，你就见过 RAG 的实际应用：系统会从文档中找到相关片段，喂给大语言模型（LLM），让它能用准确的信息回答你的问题。

LLaMA Factory 是一个开源的大语言模型微调框架，它提供了一套高效、易用的工具集，支持多种主流大语言模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）的微调与部署。

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