使用Unsloth进行高效微调包含以下关键操作流程：
- モデルローディング：使用标准transformer接口加载预训练模型，可指定上下文窗口等参数：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unslothai/llama-3.3", context_window=89000) - 训练配置：通过TrainingArguments设置核心参数，推荐启用动态量化：
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
quantization="dynamic_4bit",
per_device_train_batch_size=4
) - トレーニング開始：使用封装好的Trainer类启动训练过程，自动优化内存和计算资源：
trainer = Trainer(model, args=training_args, train_dataset=dataset)
trainer.train() - モデル輸出：支持多种工业标准格式，如HuggingFace格式：
model.save_pretrained("./finetuned_model")
项目提供的Jupyter notebooks包含完整的端到端示例，建议用户优先参考这些实战案例。
この答えは記事から得たものである。Unsloth: 大規模言語モデルの効率的な微調整と学習のためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何使用Unsloth进行模型微调？请说明关键步骤
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