大语言模型（LLM）的通用能力令人惊叹，但要使其成为特定场景下的专属助手，微调（Fine-tuning）是关键。本文以“微调的艺术”为主题，深入探讨如何通过指令微调（Instruction Tuning）、强化学习（RL）、参数高效微调（PEFT）等技术，将通用大模型转化为高效的专属工具。结合大量Python代码示例、数学公式和中文注释，展示从数据准备到模型部署的完整微调流程，覆盖文本生成、代码生成和多模态任务等应用场景。文章还分析了微调中的挑战（如过拟合、灾难性遗忘）及2025年的技术趋势，为开发者提供实