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LLM-Learning：从 Tokenization 到 LoRA/QLoRA 微调的实践学习路线图
Priy4n5hu21072005/LLM-Learning-
来源与原文
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AI 导读
一份从 LLM 和 Transformer 理论转向动手实践的学习路线图，目标在 9 月底前掌握微调与训练。内容按 8 个阶段推进，覆盖 Tokenization、Embeddings、向量数据库（ChromaDB、FAISS、Qdrant）、RAG、Hugging Face 数据管道，以及 LoRA / QLoRA / PEFT 实操微调。硬件策略建议本地用 0.5B–1B 小模型起步，7B 用 QLoRA，算力不足时改用 Google Colab 或 Kaggle GPU。
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