21.5 单卡24G训7B大模型！HuggingFace TRL+QLoRA实战，3倍提速显存直降70%

单卡24G训7B大模型！HuggingFace TRL+QLoRA实战，3倍提速显存直降70%

实战：使用 HuggingFace TRL 的 SFTTrainer 实现监督指令微调

在指令微调（Instruction-Tuning）技术体系中，监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是构建智能对话系统的核心环节。本章将深入解析如何通过 HuggingFace TRL 工具库的 SFTTrainer，结合 QLoRA 量化技术与 Alpaca 指令格式，完成对 LLaMA2-7B 模型的指令对齐实战。

一、监督式指令微调技术原理

1.1 什么是监督式指令微调

指令微调的核心目标是让大语言模型理解和遵循人类指令，其技术路线可分为两个阶段：

1. SFT阶段：使用人工标注的（指令，响应）数据对进行全参数微调
2. RLHF阶段：通过强化学习实现人类偏好对齐

与传统全量微调（Full Fine-Tuning）相比，指令微调具有以下特点：

• 数据格式结构化：采用统一的指令模板（如 Alpaca 格式）
• 训练目标明确：最大化在给定指令下生成标准响应的概率