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训练大型语言模型(llm)是一项计算密集型的任务，即使是那些“只有”70亿个参数的模型也是如此。这种级别的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距，出现了低秩适应(lora)等参数高效方法，使得在消费级gpu上可以对