本文系统介绍了大型语言模型(LLM)微调的理论与实践。微调作为迁移学习的重要技术，能够通过调整预训练模型参数使其适应特定任务。文章详细解析了三种微调策略：全参数微调、部分参数微调和参数高效微调(LoRA)，并提供了完整的数据预处理、模型选择、训练配置等实现流程。针对常见问题如过拟合和显存不足，给出了数据增强、混合精度训练等优化方案。最后展示了模型评估与部署方法，帮助开发者掌握这一提升模型性能的关键技术。