把模型调成你要的样子
Fine-tuning
你的数据+开源权重→微调后的权重
0
家能做这件事
厂商官方文档写明支持
3
处权重可自部署
自己的 GPU 上跑，不受平台限制
0
个能跑起来的 workflow
其中官方 0 个
谁能做
还没有模型有明确的官方依据
自己部署权重公开的，拿去自己 GPU 上跑
LLaMA-Factory（统一微调 100+ 模型）hiyouga/LlamaFactory：Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)（★73,993） · GitHub · hiyouga/LlamaFactory
Unsloth（省显存的微调）unslothai/unsloth：Local UI to run and train LLMs and diffusion models, including Kimi K3, MiniMax-H3, Gemma 4, Qwen3.6, DeepSeek-V4（★69,905） · GitHub · unslothai/unsloth
Transformers（模型定义与训练）huggingface/transformers：the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models（★163,595） · GitHub · huggingface/transformers
已知限制
· 先用提示词和 RAG 试到底 —— 多数「需要微调」的场景其实不需要· 微调改的是风格与格式，不是知识；缺知识该走检索· 改完要留住评测集，否则你不知道是变好还是变坏典型用例
固定输出格式 · 行业术语 · 风格对齐