​​大模型微调框架是提升预训练模型在特定任务或领域性能的核心工具，主流选择包括开源框架（如LLaMA-Factory、Unsloth、Hugging Face PEFT）和闭源平台（如百度千帆、阿里云PAI），支持全参数微调、LoRA等高效方法，显著降低计算成本并适配不同资源场景。​​

开源框架中，​​LLaMA-Factory​​以兼容100+主流模型（如DeepSeek、LLaMA）和可视化Web UI著称，支持全参数微调与量化训练；​​Unsloth​​专为资源受限环境设计，训练速度提升2倍且显存占用减少80%；​​Hugging Face Transformers+PEFT​​作为行业标准，提供LoRA等高效微调方法，适配DeepSeek等模型的官方接口。闭源方案如​​百度千帆​​和​​阿里云PAI​​则提供企业级自动化流水线，集成行业模板与分布式训练支持。

高效微调技术是关键：

• ​​量化训练​​（如4-bit）通过Unsloth或LLaMA-Factory实现，显存需求可降至8GB以下；
• ​​长上下文优化​​依赖XTuner扩展窗口长度（如4K→32K），适配法律文本等场景；
• ​​领域知识注入​​结合PEFT的LoRA，仅训练0.1%参数即可适配医疗、金融术语。

选择框架需权衡资源、任务复杂度与部署需求，个人开发推荐Unsloth或Hugging Face，企业级多任务优选LLaMA-Factory或千帆平台，多模态场景则适合SWIFT。持续关注框架更新（如强化学习对齐支持）可进一步提升微调效率。