大模型微调产品系统

企业调用大模型 API 成本高、数据外发有合规风险，且通用模型对行业术语和专业问答理解不足。本方案使用 Unsloth 对 Qwen3 基座模型进行 LoRA 微调，注入企业私有知识库，部署为本地推理服务。适用于有数据安全要求、需领域定制问答、希望降低大模型调用成本的企业。

核心流程与能力：1、数据准备：业务文档、FAQ 问答对清洗标注，构建高质量微调数据集；2、LoRA 微调：Unsloth 框架高效微调 Qwen3，低显存、快速迭代；3、知识注入：私有领域知识对齐训练，模型掌握行业术语与业务规范；4、本地部署：微调产物部署 Ollama/vLLM 本地推理，低资源运行；5、效果评估：领域问答准确率、回复质量对比评测；6、版本管理：基座与微调版本可回溯、可对比。

我负责整体设计与微调实施。使用 Unsloth 对 Qwen3 进行 LoRA 微调：先清洗标注私有业务数据构建训练集，设计指令微调模板注入领域知识；微调过程中监控 loss 与显存占用，多轮迭代调参；微调后部署至本地推理服务并评测对比。成果：领域问答准确率显著提升，微调本地模型替代大模型 API，节省大量调用开支，数据全程不出内网，流程大幅简化。