30天大模型调优学习计划，结合Unsloth和Lora进行大模型微调，掌握大模型基础知识和调优方法，熟练应用。
第1周：基础入门
目标：了解大模型基础并熟悉Unsloth等工具的基本使用。
- Day 1：大模型基础
- 学习内容：Transformer架构、预训练与微调的概念。
- 任务：阅读《Attention is All You Need》简介，或观看相关视频。
- 资源建议：YouTube上的Transformer讲解。
- Day 2：调优的定义与工具介绍
- 学习内容：调优的目标，介绍Unsloth（2x训练速度、70%显存节省）。
- 任务：阅读Unsloth官网简介（unsloth.ai）。
- 资源建议：Unsloth文档。
- Day 3：环境搭建与Unsloth安装
- 学习内容：配置PyTorch、Hugging Face Transformers，安装Unsloth。
- 任务：在Google Colab或本地安装Unsloth，运行一个示例。
- 资源建议：Unsloth GitHub（github.com/unslothai/unsloth）。
- Day 4：数据集准备
- 学习内容：数据清洗、格式化（如QA对），Unsloth支持的数据要求。
- 任务：下载IMDb数据集，练习预处理并转为Unsloth格式。
- 资源建议：Hugging Face Datasets。
- Day 5：预训练模型加载与Unsloth优化
- 学习内容：加载BERT或LLaMA，Unsloth的4-bit量化加载。
- 任务：使用Unsloth加载一个4-bit模型，输出结构。
- 资源建议：Unsloth笔记本示例。
- Day 6：初步实验
- 学习内容：使用Unsloth进行简单微调。
- 任务：在Colab上用Unsloth微调一个小模型（如LLaMA-3.2-3B）。
- 资源建议：Unsloth Colab笔记本。
- Day 7：复习与总结
- 学习内容：回顾基础知识和Unsloth优势。
- 任务：整理笔记，提出5个后续学习问题。
第2周：微调与参数优化
目标：掌握Unsloth支持的微调技术和参数调整。
- Day 8：全参数微调与Unsloth对比
- 学习内容：全参数微调 vs. Unsloth的QLoRA。
- 任务：用Unsloth跑一个QLoRA微调实验，比较显存使用。
- Day 9：高效微调方法
- 学习内容：LoRA与QLoRA原理，Unsloth的动态4-bit量化。
- 任务：实现一个LoRA微调，调整rank参数（建议16）。
- 资源建议：Unsloth LoRA文档。
- Day 10：超参数调整
- 学习内容：学习率（建议2e-4）、批量大小等，Unsloth自动优化参数。
- 任务：调整学习率，记录性能变化。
- Day 11：过拟合与正则化
- 学习内容：Dropout、权重衰减，Unsloth的优化策略。
- 任务：在Unsloth微调中加入正则化，观察效果。
- Day 12：评估指标
- 学习内容：准确率、F1分数，Unsloth的评估支持。
- 任务：为模型添加评估代码，输出结果。
- Day 13：分布式训练与Unsloth
- 学习内容：Unsloth的多GPU支持，DeepSpeed简介。
- 任务：在Colab模拟多GPU训练（单GPU也可）。
- Day 14：实践与调试
- 学习内容：调试Unsloth微调中的问题（如显存溢出）。
- 任务：运行完整实验，记录问题及解决方法。
第3周：高级技巧与优化
目标：探索Unsloth的高级功能和最新方法。
- Day 15：Prompt Tuning与Unsloth
- 学习内容：Prompt Tuning原理，Unsloth的兼容性。
- 任务：设计5个Prompt，测试效果。
- Day 16：量化与剪枝
- 学习内容：Unsloth的动态4-bit量化（精度损失<10%）。
- 任务：对模型进行量化，比较推理速度。
- Day 17：知识蒸馏
- 学习内容：蒸馏原理，Unsloth的支持。
- 任务：实现教师-学生模型蒸馏。
- Day 18：混合精度训练
- 学习内容：Unsloth的FP16优化（30%显存节省）。
- 任务：启用混合精度，比较训练时间。
- Day 19：对抗训练
- 学习内容：对抗样本生成，Unsloth的鲁棒性提升。
- 任务：添加对抗训练，测试模型稳定性。
- Day 20：多任务学习与GRPO
- 学习内容：Unsloth支持的GRPO（长上下文推理训练）。
- 任务：用GRPO训练一个推理任务（5GB显存可行）。
- 资源建议：Unsloth GRPO笔记本。
- Day 21：复习与优化
- 学习内容：回顾高级技巧，优化实验。
- 任务：改进一个实验，提升性能。
第4周：实战与总结
目标：通过项目实践掌握Unsloth，并规划未来学习。
- Day 22-25：小型项目
- 学习内容：选择任务（如文本分类），全程使用Unsloth。
- 任务：完成数据准备、微调、评估，保存模型（GGUF格式）。
- 资源建议：Unsloth项目示例。
- Day 26：性能分析
- 学习内容：Unsloth的推理速度与显存分析。
- 任务：用TensorBoard分析模型性能。
- Day 27：部署简介
- 学习内容：Unsloth模型导出（ONNX、GGUF），FastAPI部署。
- 任务：将模型转为GGUF，测试本地推理。
- Day 28：案例学习
- 学习内容：研究Unsloth调优案例（如Gemma-3微调）。
- 任务：总结关键点，写博客笔记。
- Day 29：知识梳理
- 学习内容：整理30天学习成果。
- 任务：绘制调优流程思维导图。
- Day 30：总结与规划
- 学习内容：评估成果，规划方向（如RLHF、更大模型）。
- 任务：写总结，列出未来目标。