开源大模型微调（Fine-tuning）入门：需要多少数据，对硬件要求有多高？

开源大模型微调的入门通常需要以下条件：

数据量要求

• 小规模任务：对于特定场景（如客服问答、文本分类），几百到数千条高质量标注数据即可有效提升模型表现。
• 大规模训练：若希望模型适应复杂领域（如医疗、法律），通常需要数万至数百万条数据，并注重数据多样性和准确性。

硬件门槛

• 显存需求：
  • 7B 参数模型：全参数微调需 16GB 以上显存，LoRA/QLoRA 等高效方法可降至 8GB 左右。
  • 13B-70B 参数模型：建议使用多卡或云服务（如 A100/A800），显存需求可能达 80GB 以上。
• 训练速度：
  • 消费级显卡（如 RTX 3090/4090）可满足小规模微调，但大规模训练需专业计算卡或分布式集群。

关键建议

1. 从轻量技术入手：优先尝试 LoRA、Prefix-tuning 等参数高效方法，降低资源消耗。
2. 利用云平台：使用 Google Colab（付费版）、AutoDL、Vast.ai 等租用算力，避免硬件投入。
3. 优化数据质量：清洗数据、添加多样化示例，比单纯增加数据量更有效。
4. 选择合适模型：从较小模型（如 Llama-3-8B、Qwen2-7B）开始实践，再逐步扩展。

通过合理策略，即使个人开发者也可在有限资源下完成有效微调。