教學步驟

• 安裝 Unsloth 與相關套件。

• 連接 Google Drive，並載入 JSON 訓練資料。

• 轉換訓練資料為 Hugging Face Dataset，並切分訓練和驗證資料集。

• 使用 FastModel 載入 4bit Gemma-3-4B 模型。

• 設定 LoRA 參數。

• 套用 Gemma-3 聊天模板做格式化的提示。

• 使用 SFTTrainer 訓練模型。

• 儲存 LoRA 模型並合併權重，再轉譯成 GGUF 格式。

• 上傳已訓練的模型至 Google Drive。

延伸應用

• 語言文化的教育應用：利用模型的多國語言能力，可以延伸至翻譯、語言教材輔助或跨文化的教學平台。

• 知識庫的客服助理：可使用特定的資料集進行微調，建立專屬的客服模型，協助自動回覆常見問題、提供某個領域的知識提供或建議。

教學資源：（含簡報與範例檔）