本次学习
一：LoRA微调，其核心旨在用更少的资源让模型学东西，其中核心逻辑是先把别人训好的厉害模型（比如这里的 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen）拿过来，当成 “地基”。在此基础上修改。通过在大模型上加装轻量插件节省资源提高算力。
其中 学习力度（lora_alpha参数），他是一个超参数，它在 LoRA 训练和推理过程中起到缩放的作用，影响模型学习的 “力度”。在训练过程中，lora_alpha与r一起参与计算缩放因子（scale factor），公式为scalefactor=lora_alpha/r,其中lora_alpha=32,r=8.。因此缩放就为4。较大的lora_alpha值，在同样的r下，会使缩放因子更大，也就意味着在训练过程中，LoRA 添加的参数更新幅度相对更大，模型会更 “激进” 地学习新的知识；反之，较小的lora_alpha
会让参数更新幅度更小，模型学习得更 “保守” 。
还进行了微调实战，
块引用