微调Bonsai需要完成以下关键步骤：
Data preparation
- 使用JSON或CSV格式组织数据，建议5,000+条样本
- pass (a bill or inspection etc)
datasets库加载：from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("json", data_files="your_data.json")
训练配置
设置关键参数：
- 学习率：建议2e-5到5e-5
- 批量大小：CPU环境建议4，GPU可设8-16
- epoch数：通常3-5轮
Executive training
使用Huggingface Trainer：
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset
)
trainer.train()注意：微调前建议冻结部分底层参数，可减少40%训练资源消耗。完成微调后，可通过model.push_to_hub()上传共享模型。
This answer comes from the articleBonsai: A three-valued weighted language model suitable for operation on edge devicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何对Bonsai模型进行特定任务的微调？
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