🚀unsloth微调Qwen3大模型保姆级视频教程！从数据处理到LoRA微调Qwen3-14B到4比特量化并且用LM Studio运行！零代码基础也能完成的LoRA高效微调全过程详解！小白也能轻松入门

🚀🚀🚀视频简介：
✅【保姆级教程】如何利用Unsloth框架让你的Qwen3大模型变身数学解题专家——详细微调步骤与实操演示从配置到测试全流程。让阿里巴巴的Qwen3大模型为你所用：从环境配置到数据处理，零代码基础也能完成的LoRA高效微调全过程详解。
✅本视频详细演示了如何使用Unsloth框架对阿里巴巴的Qwen3系列开源大模型进行LoRA微调 🧠，让模型具备普通对话和深度思考的双模式能力！
从微调原理讲起 📚，讲解何时需要微调大模型及LoRA技术的优势。
通过Colab平台 💻，完整展示环境配置、数据处理、参数设置和微调全过程。
微调后的模型不仅保留自然对话能力 💬，还能解决复杂数学问题 🔢！
最后，将微调后的模型以4比特量化为GGUF格式 📊，部署到LM Studio进行本地测试。
无需高端设备 ✨，普通电脑也能轻松运行这个强大的AI助手！🌟

👉👉👉colab笔记：https://colab.research.google.com/drive/1pfv8UvNyLhB0ZKbhl7jbCeHcHBUN12Ai?usp=sharing
👉👉👉博客笔记：https://www.aivi.fyi/llms/Fine-Tuning-Qwen3-14B
👉👉👉我的开源项目：https://github.com/win4r/AISuperDomain
👉👉👉请我喝咖啡：https://ko-fi.com/aila

🔥🔥🔥YouTube时间戳：
00:00:00 - 阿里巴巴发布的Qwen3系列开源大模型简介
00:00:14 - 如何使用unsloth框架微调Qwen3模型
00:00:39 - 什么情况下需要微调大模型
00:01:44 - LoRA微调的优势与应用场景
00:02:24 - 双模式能力微调案例介绍
00:03:03 - 准备谷歌Colab环境与设置
00:04:02 - 加载和处理数据集
00:07:01 - 开始执行模型微调过程
00:07:26 - 测试普通对话与思考模式效果
00:08:01 - 保存微调后模型到Hugging Face
00:09:19 - 量化模型并保存到Google Drive
00:11:04 - 在LM Studio中加载微调后的模型
00:11:59 - 测试微调后模型的数学解题能力
00:12:42 - 视频总结与资源获取方式

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