用途概括使用当前最佳实践超参数配置 LoRA 与 QLoRA 监督微调。提供目标模块、rank/alpha/学习率设定、Unsloth 默认值及 LoRA 与 QLoRA 选择指引。产出经验证的适配器配置供下游训练直接使用，减少配置错误与训练失败。
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在编写或审查 LoRA/QLoRA 训练配置、选择 rank/alpha/目标模块，或经 finetuning-method-selection 路由到 SFT 后决定 LoRA、QLoRA 与全量微调时使用。
一份符合最佳实践的已验证 LoRA/QLoRA 适配器配置，减少配置错误与训练失败。
使用场景
一位 ML 工程师准备在自定义客服数据集上微调 7B 模型。他们用该技能将 target_modules 设为全部线性层、选 rank=32 且 alpha=64，并采用 lora_dropout=0 等 Unsloth 默认值。经验证的配置避免了 fp16 发散与删模块错误，使训练脚本一次跑通。
某团队想在 48GB 显存上适配 65B 级模型。技能指出用 NF4 量化的 QLoRA 是正确选择，并提醒 DGX Spark 上可能 OOM 及显存排查方法。他们生成了 bf16=True、rank 按任务设定的 QLoRA 配置，避免了静默发散与无效训练。
技能关系
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