微调Bonsai需要完成以下关键步骤：
数据准备
- 使用JSON或CSV格式组织数据，建议5,000+条样本
- 通过
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
执行训练
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。
本答案来源于文章《Bonsai：适合边缘设备运行的三值权重语言模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何对Bonsai模型进行特定任务的微调？
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