文章介绍了如何在本地微调谷歌新发布的Gemma 3 270M模型，使其具备智能下棋能力。该模型仅需0.5GB内存即可运行。教程详细展示了使用Unsloth进行高效LoRA微调，通过HuggingFace transformers库加载模型，并利用ChessInstruct数据集训练模型预测缺失棋步。经过微调后，模型能够准确预测棋步而非随机生成，为开发者提供了轻量级本地AI应用的实践案例。
本地微调Gemma 3 270M模型
谷歌发布了Gemma 3 270M，这是一个用于超高效本地AI的新模型！
只需0.5GB内存就可以在本地运行它。
今天，来学习如何微调这个模型，让它在下棋和预测下一步棋方面变得智能。
技术栈：
- 使用Unsloth进行高效微调。
- 使用HuggingFace transformers在本地运行。
加载模型
首先使用Unsloth加载Gemma 3 270M及其分词器。
定义LoRA配置
将使用LoRA进行高效微调。
为此，使用Unsloth的PEFT并指定：
- 模型
- LoRA低秩（r）
- 用于微调的层（target_modules）
加载数据集
将微调Gemma 3，使其在下棋方面非常智能。
给定一系列先前的棋步（缺少一步）和最终结果，它必须预测出缺少的那一步。
为了做到这一点，使用了来自HuggingFace的ChessInstruct数据集。
准备数据集
接下来，使用对话式数据集来微调Gemma 3。
standardize_data_formats方法将数据集转换为用于微调的正确格式！
定义训练器
在这里，通过指定训练配置（如学习率、模型、分词器等）来创建一个训练器对象。
训练
完成这些后，开始训练。
损失通常会随着步骤的增加而减少，这意味着模型正在被正确地微调。
最后，这张图片展示了在微调前后提示LLM的情况：
经过微调后，模型能够找到确切的缺失棋步，而不是随机生成一些棋步。
很简单，不是吗？
如何学习AI大模型？
如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！
这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
100套AI大模型商业化落地方案
大模型全套视频教程
200本大模型PDF书籍
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
LLM面试题合集
大模型产品经理资源合集
大模型项目实战合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
