在大模型微调过程中，模型选择策略直接影响最终效果。本文对比分析了基于任务类型、数据规模和计算资源的三种核心策略。
策略一：基础模型微调（适用于小数据集） 对于数据量小于10万样本的任务，建议选择较小参数量的基础模型如Llama-2-7B。通过LoRA微调技术可有效减少训练参数。
from transformers import LlamaForCausalLM, LoraConfig
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = model.merge_and_unload()
策略二：参数高效微调（适用于中等数据集） 当数据量在10万-100万样本时，推荐使用QLoRA方法，可将训练资源减少约75%。
策略三：全参数微调（适用于大数据集） 数据量超过百万样本时，采用全参数微调效果最佳。此时应选择如Llama-2-70B等大模型，并使用混合精度训练优化性能。
实际部署建议：根据生产环境资源情况灵活调整策略，优先考虑推理效率与成本平衡。
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