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摘要：本文针对大模型微调中硬件门槛高、数据质量差、训练不稳定等核心痛点，提出基于QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）的平民级微调方案。通过显存压缩技术（4-bit量化）与参数高效微调（PEFT），实现Llama3-8B模型在RTX 4090（24GB显存）上的稳定训练。构建工业级数据清洗流水线，包含脏数据过滤、隐私脱敏及句子连贯性检测，结合Layer-wise学习率衰减策略解决灾难性遗忘问题。实测显示，优化后模型在消费级GPU上的微调成本降低80%，困惑度（Perplexity）从123降至28，推理速度提升35%。文中提供完整的硬件配置代码、数据预处理脚本及QLoRA调优参数，附训练日志可视化工具与量化模型部署方案，助力开发者在预算有限条件下完成大模型工程化落地。
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