技术博客

Qwen3模型的微调教程现已发布，借助Unsloth的Dynamic 2.0量化技术，优化后的Qwen3–30B-A3B模型仅需17.5GB VRAM即可运行，同时支持高达128K的上下文长度。该模型提供思考模式与非思考模式两种选择，以满足不同任务需求，确保高精度与高效性能的完美结合。

本文为无编程基础的用户提供了微调Qwen3模型并实现本地部署的详尽教程。通过引入LoRA技术，即大型语言模型的低秩自适应方法，用户可以高效地进行轻量级训练。该技术仅需训练少量新增权重，从而显著减少参数数量，简化操作流程，使更多用户能够轻松上手。