使用Unsloth进行高效微调包含以下关键操作流程：
- 模型加载：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
) - 开始训练：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() - 模型导出：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。
本答案来源于文章《Unsloth：高效微调和训练大语言模型的开源工具》
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