几天前，谷歌悄悄发布了一款名为Gemma 3 270M的小型AI模型。

它小到甚至能在配置极低的设备上运行（字面意义上的“土豆电脑”可能不行，但确实仅需约0.5GB内存）。这个内存需求，基本相当于“零”了。

显然，我忍不住想找个有趣的方向来微调它，于是选择了国际象棋领域。

我的目标是：给它一个接近结束的国际象棋对局，提问“缺失的一步棋是什么？”，看看它能否给出正确答案。

整个过程完全离线，无需云端GPU，也不会产生让我心疼的信用卡账单。

我使用的工具

以下是我用于此次实验的工具包：

• Unsloth AI：能让小型模型的微调速度变得极快。

• Hugging Face Transformers（拥抱脸变形器库）：因为它是本地运行LLM的标准工具库。

• ChessInstruct数据集：包含用于训练的、缺失一步棋的对局数据。

步骤1：加载模型

这一步很简单。通过Unsloth加载Gemma 3模型：
# pip install unsloth（用于安装Unsloth库）
from unsloth import FastLanguageModel
import torch（导入PyTorch框架）
MODEL = "unsloth/gemma-3-270m-it"
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name = MODEL,  # 模型名称
max_seq_length = 2048,  # 最大序列长度
dtype = None,  # 数据类型（默认None）
load_in_4bit = False,  # 是否以4位精度加载
full_finetuning = False  # 是否进行全量微调
)

搞定，模型加载完成。

步骤2：LoRA微调（即“小幅调整，大幅见效”）

我没有对整个模型重新训练（那样会让我的笔记本电脑“死机”），而是采用了LoRA（低秩适应）技术。可以把它理解为：不给AI更换整个“大脑”，只给它新增几个神经元。

from unsloth import FastModel
model = FastModel.get_peft_model(
model,  # 待微调的模型
r = 128,  # LoRA秩值
target_modules = [  # 目标调整模块
"q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
"gate_proj", "up_proj", "down_proj"
],
use_gradient_checkpointing = "unsloth",  # 使用Unsloth的梯度检查点
lora_alpha = 128,  # LoRA alpha值
lora_dropout = 0,  # LoRA dropout率
bias = "none",  # 偏置项设置
random_state = 3407  # 随机种子
)

步骤3：获取数据集

该数据集包含不完整的国际象棋对局，而AI的任务（相当于我们此次实验的目标）就是补全缺失的那一步棋。

from datasets import load_dataset（从datasets库导入加载数据集函数）
dataset = load_dataset("Thytu/ChessInstruct", split="train[:10000]")  # 加载训练集的前10000条数据
print(dataset[0])  # 打印第一条数据样本

样本数据示例：

着法（Moves）：c2c4、g8f6、b1c3、……、？，结果（result）：1/2-1/2（和棋）

正确答案（Expected）：e6f7

步骤4：将数据处理为“对话友好型”

模型更习惯以结构化的方式“对话”，因此我将数据封装成了对话格式。

from unsloth.chat_templates import standardize_data_formats（从Unsloth的对话模板中导入数据格式标准化函数）
dataset = standardize_data_formats(dataset)  # 标准化数据集格式
def convert_to_chatml(example):  # 定义函数，将数据转换为ChatML格式
return {
"conversations": [  # 对话列表
{"role": "system", "content": example["task"]},  # 系统角色：任务说明
{"role": "user", "content": str(example["input"])},  # 用户角色：输入内容（对局信息）
{"role": "assistant", "content": example["expected_output"]}  # 助手角色：期望输出（正确棋步）
]
}
dataset = dataset.map(convert_to_chatml)  # 对数据集每条数据应用上述转换函数

步骤5：训练设置

设置较小的批次大小、少量训练步数，即可开始训练。

from trl import SFTTrainer, SFTConfig（从trl库导入SFT训练器和配置类）
trainer = SFTTrainer(
model=model,  # 待训练模型
tokenizer=tokenizer,  # 分词器
train_dataset=dataset,  # 训练数据集
args=SFTConfig(  # 训练配置
per_device_train_batch_size=2,  # 每台设备的训练批次大小
gradient_accumulation_steps=4,  # 梯度累积步数
max_steps=100,  # 最大训练步数
learning_rate=5e-5,  # 学习率
optim="adamw_8bit"  # 优化器（8位精度的AdamW）
)
)

步骤6：开始训练！

trainer_stats = trainer.train()  # 启动训练并记录训练统计信息

损失值（loss）会不断下降，这相当于AI在“说”：“我越来越擅长做这个了，再给我多些谜题吧。”

在微调之前，它会乱猜一通，比如回答“Nc5”，即便这步棋在当前对局中毫无意义。

我可以帮你整理文中的代码片段，生成一个可直接复制使用的本地微调简易教程文档，需要吗？

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