周末干了一件事：把Qwen2.5-7B模型用我自己写的200篇博客文章做微调，分别试了全参微调和LoRA两种方式。结论先说：LoRA的效果比我想的好，全参微调的成本比我想的高。
实验环境
租了RunPod上的一张A100（40GB显存），按需计费，大概每小时2美元出头。数据集是我这几年写的SEO、建站、AI工具评测相关文章，总共大概12万字的文本，处理成问答对格式。
全参微调：效果最好，但代价不小
更新全部70亿个参数，跑了大概6个小时，花了12美元。训练完的模型确实不一样——它说话的方式、举的例子、甚至开玩笑的风格，都跟我写的文章很像。我拿一个典型的SEO问题测了一下：「网站被百度降权了怎么办？」原始Qwen给了一个教科书式的五步恢复法。微调后的模型直接引用了我写过的真实案例，还补充了「别着急删文章重建，我见过好几个人这么干结果更糟」这种带个人经验的回答。
但有个问题：它把一些通用的东西也忘了。我让它写一段Python代码抓取网页，它写的代码里会莫名其妙加一些SEO相关的注释，像是思维被领域数据给框住了。这在学术上叫灾难性遗忘——你给它喂太多领域数据，它会丢掉预训练阶段学到的通用能力。
LoRA微调：快、便宜、够用
LoRA只训练了大约0.5%的参数（相当于在原来的模型上贴了一层轻量适配器），在同样的A100上跑了45分钟，花了不到2美元。效果大概能达到全参微调的八成到八成五——知道我的写作风格，能引用我的文章，但偶尔还是会蹦出那种AI腔的套话，虽然我已经尽力在训练数据里去掉这些了。
LoRA最大的优势不是速度，是灵活性。全参微调出来的模型文件14GB，LoRA的适配器文件只有15MB。这意味着你可以做10个不同用途的LoRA——一个帮你写SEO文章、一个帮你回客服消息、一个帮你做数据分析——随时切换，不用存10个14GB的模型。
还有一个意外发现：QLoRA
我用自己家里的RTX 3090（24GB显存）试了QLoRA——就是在4比特量化后的模型上做LoRA微调。跑了3个小时，电费忽略不计，效果大概能到全参微调的七成五。对于个人项目来说完全够用。如果你只是想做一个懂你写过的所有东西的个人助手，QLoRA是性价比最高的方案。
怎么选？
如果你是第一次尝试微调、或者预算有限、或者想做多个专业版本——LoRA就对了。用Unsloth或Axolotl，配好YAML配置文件，一条命令就能跑起来。如果你有明确的生产需求、对效果要求极高、而且不差钱——上全参微调。但说真的，大部分场景下LoRA真的够了。
对了，如果你用Unsloth的话它默认走QLoRA，而且内置了很多优化，7B模型在24GB显存的消费级显卡上就能跑。我刚开始不知道，还在RunPod上白花了十几美元。
一点个人经验
在西安做这行这么多年，电脑慢不一定要换硬件，有时候清理下灰尘、重装下系统，速度能提升30%以上。
你用过最耐用的电子产品是什么？我的一台ThinkPad用了8年还能正常开机。
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