挑战与解决方案
边缘设备的计算和存储资源有限，需要采用特殊方法进行模型微调。
Specific implementation steps
- 第一步：选择适当模型
优先考虑DeepSeek-R1-Distill-Llama等蒸馏版本 - 第二步：参数高效微调
采用LoRA或Adapter等轻量化微调方法 - 第三步：增量式训练
使用LlamaEdge提供的部分权重更新功能 - 第四步：自定义模型加载
modificationsllama-api-server.wasm代码扩展支持
Practical advice
1)先在云端完成大规模预训练，再边缘进行微调；2)使用梯度累积减小batch size需求；3)关注量化训练技术；4)利用checkpoint恢复训练。
This answer comes from the articleLlamaEdge: the quickest way to run and fine-tune LLM locallyThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在资源有限的边缘设备上实现LLM的微调和扩展？
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