Настраиваем Qwen3 под себя: полный гайд по LoRA-дообучению на одной видеокарте в Google Colab

NVIDIA выпустила подробное руководство по дообучению Qwen3 с помощью NeMo AutoModel на одной видеокарте. Вся работа выполняется в Google Colab: установка пакета, загрузка рецепта LoRA, адаптация гиперпараметров под ограниченную среду Colab и запуск обучения через командную строку. После завершения — загрузка LoRA-чекаунта и сравнение результатов с оригинальной моделью.

В туториале показано, как та же конфигурационная архитектура, которая масштабируется до распределённых много-GPU-систем, работает в single-GPU режиме. Автоматически проверяется поддержка bfloat16, версия CUDA и объём видеопамяти. Затем с помощью NeMo AutoModelForCausalLM из Python API демонстрируется интеграция с оптимизированными траекториями NVIDIA при сохранении привычного интерфейса Hugging Face.

Материал ориентирован на разработчиков, которые хотят быстро освоить parameter-efficient fine-tuning на свободной инфраструктуре. Всё, что нужно — ноутбук Colab и час времени. Готовый код можно адаптировать под другие модели на базе NeMo.