昨天和朋友聊天，他建议我写一些关于模型微调训练的入门教程，嗯，这就写起来。我会分几次分享模型的微调训练过程，旨在给大家展示下我是如何入门的，这当中有错误的地方，欢迎大家指正。
电脑：计划在 M4 芯片的 Mac 上完成
环境：Python，其实也有一些 GUI 辅助工具能够更为直观的完成工作，但我习惯了终端，所以这里直接用 py 脚本来做这些工作
基模型：Gemma-3-270m，模型可以自由选择。也可以在我之前用来做测试的模型上进行微调，学习这一过程😁
账户：HuggingFace 账户
我会根据下面的流程框架来更新内容，这也意味这篇文章是不定期更新的，建议收藏这篇文章。
1. 环境搭建
安装 Python 和虚拟环境：建议使用 venv 或 conda 来创建虚拟环境。
安装必要的库：例如 transformers、torch、datasets 等。可以通过 pip install 来安装。
2. 获取预训练模型（基础模型）
登录 Hugging Face：注册并登录 Hugging Face 账户。
下载模型：在 Hugging Face 上搜索 Gemma 模型，使用 transformers 库加载模型。
3. 准备数据
收集数据：根据任务收集合适的数据集，比如文本分类数据。
数据清洗：确保数据格式统一，比如将文本和标签对齐。
4. 定义微调任务
选择任务类型：明确是分类、回归还是其他任务。
配置超参数：比如学习率、批次大小等。
5. 进行微调
编写微调脚本：使用 transformers 提供的 Trainer 接口或者自定义训练循环。
监控训练过程：关注损失值、准确率等指标。
6. 评估模型
使用验证集评估：计算模型在验证集上的表现。
调整超参数：根据评估结果微调参数。
7. 保存和部署
保存模型：将微调后的模型保存为文件。
部署模型：将模型部署到服务器或者云端，供实际应用使用。
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