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如何在资源有限的边缘设备上实现LLM的微调和扩展？

2025-09-10

1.7 K

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。

具体实施步骤

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
修改llama-api-server.wasm代码扩展支持

实用建议

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。

本答案来源于文章《LlamaEdge：本地运行和微调LLM的最快捷方式》

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