增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

Enhancing LLM Accessibility: A Deep Dive into QLoRA Through Fine-tuning Llama 2 on a single AMD GPU — ROCm Blogs

基于之前的博客《使用LoRA微调Llama 2》的内容，我们深入研究了一种称为量化低秩调整（QLoRA）的参数高效微调（PEFT）方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMD GPU上，使用ROCm微调Llama-2 7B模型。通过使用QLoRA，可以解决内存和计算能力限制方面的挑战。本次探索旨在展示如何利用QLoRA来增强对开源大型语言模型的可访问性。