深度学习高效深度学习(二)—— 参数高效微调 (PEFT) 与 LoRA(六十二) 发布时间:2026/6/5 18:29:19 1. 定位导航🎉让微调大模型"飞入寻常百姓家"!第 61 篇讲了如何部署大模型(量化)。本篇讲如何微调大模型——但用极少参数。问题:全量微调 70B 模型需要:存储 70B 参数的梯度、优化器状态总共约1TB+ 显存普通人完全负担不起PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)让你只训练极少参数(0.1%-1%),达到接近全量微调的效果。1.1 为什么需要 PEFT?痛点全量微调PEFT显存1TB+几十 GB存储每任务存整个模型每任务存小适配器