微调

1. 微调是对模型进行微小的调整，通过专业数据对模型进行二次训练，使其具备特定领域的能力。
2. 微调通常有三种方式：模型供应商提供在线微调能力、云厂商提供在线部署、微调平台、使用开源方案进行本地私有化部署和微调。
3. LLama-factory是一站式微调和评估平台，整合了各种高效训练微调技术，适配市场主流开源模型，提供多个高层次抽象的调用接口，方便开发者使用。
4. 控制台提供了三种微调方法，分别是 full、freeze 和 lora，分别对应全参数微调、冻结微调和低秩自适应微调。
5. 控制台的四大核心功能包括训练（微调）、评估&优化、对话和导出，用户可以根据微调任务的实际情况自行配置参数并开始微调任务。
6. 在微调完成后，用户可以进行模型性能评估，对模型进行对话测试，以及导出微调后的模型文件。
7. 微调中学习率（Learning Rate）是一个关键的超参数，控制模型参数在每次更新时的调整步长，可以通过更改学习率来测试微调效果。