百炼平台模型微调实战
通用大模型在某些垂直领域表现不够好——比如医疗问诊、法律咨询、内部工单处理。通过微调（Fine-tuning），可以让模型更懂你的业务，输出质量和格式都显著提升。阿里云百炼平台提供了便捷的微调功能，无需GPU资源就能完成。
什么时候需要微调
以下场景建议微调：特定领域知识——模型对行业术语和概念理解不够。特定输出格式——需要模型按固定格式输出（如JSON、表格）。特定风格——需要模型用特定的语气和风格回答。提升准确率——在特定任务上（如分类、实体提取）需要更高的准确率。
如果只需要补充知识（如公司产品信息），用RAG就够了，不需要微调。微调更适合改变模型的行为模式。
准备训练数据
微调数据格式为JSONL，每行一条训练样本：{"messages":[{"role":"system","content":"你是一个专业的医疗助手"},{"role":"user","content":"我最近经常头痛"},{"role":"assistant","content":"头痛可能由多种原因引起..."}]}
数据质量比数量重要。建议至少准备200-500条高质量样本。数据要覆盖各种场景和边界情况。标注要一致（同一个人标注或经过一致性校验）。
百炼平台微调流程
百炼平台 → 模型微调 → 创建训练任务 → 选择基座模型（qwen-plus/qwen-turbo）→ 上传训练数据 → 配置训练参数（epoch数、学习率）→ 开始训练。训练完成后会自动部署为一个可调用的模型端点。
评估效果
准备测试集（和训练集不同的样本），对比微调前后的效果。评估维度：回答准确率、格式正确率、领域知识覆盖度、幻觉率（编造不存在的信息）。如果效果不理想，分析bad case，补充训练数据后重新训练。
注意事项
避免过拟合——训练数据不要太少（<50条容易过拟合）。定期用新数据重新训练（业务变化后旧数据可能不适用）。微调模型的成本：训练费+推理费（通常比基座模型贵20%-50%）。