朋友们，马上就要过春节了，先问一个问题：今年发出的祝福，你打算全部靠自己写吗

不是我们想偷懒，是“怎么写祝福”这件事，真的越来越卷了：

• 给客户发，要得体又不能像官方通稿
• 给老同学发，想玩梗又怕对方接不住
• 给对象发，怕太肉麻，又怕太平淡

我试过直接用Qwen3-32B、Llama-3这些开源模型，输入“给客户写马年祝福”，出来的东西长这样： “值此丙午新春之际，谨向您致以最诚挚的问候……”

要素全对，但你会发吗？反正我不会。

这根本不是“微信对话框里的拜年”，这是贺电。

所以在春节前我干了件事：用低门槛的微调工具，让大模型学会辨认“谁在跟谁说话”。今天这篇干货，就把整个技术链路拆开揉碎了讲给你听，不讲晦涩的公式，只讲人话和实操。

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一、技术原理：别把“人情世故”当作文题，把它当成参数

先聊两句原理，帮你理解为什么直接问ChatGPT“写个祝福”会翻车。

大模型本质上是个超级续写器。你给它上文，它猜下文。传统调用方式是 “零样本推理” ——模型不知道你要写给谁、什么关系、什么场合，它只能根据互联网上最常见的祝福语风格，给你补一段“最安全”的话。

安全就意味着平庸。

那怎么办？让它见见世面。

微调（Fine-tuning）的本质，就是给模型喂一批“高分作文” ，告诉它： “你看，当用户提到‘王总’、‘客户’、‘去年合作过马术’时，你要这么写。”

模型不“理解”人情世故，但它能记住特征组合：

• 称呼=“老爸” + 风格=“科技风” → 输出要带Transformer、bug、调参梗
• 称呼=“宝贝” + 交往细节=“租房买房” → 输出要带陪伴、扶持、未来

这就是我把“人情世故”参数化的过程。

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二、数据构建：最累的一步，也是最关键的一步

说实话，做这个项目80%的时间都花在攒数据集上。

市面上没有开源数据集是教AI写祝福的。要么是“新年快乐万事如意”这种四字成语堆砌，要么是营销号那种油腻文案。

我要的数据长什么样？给你看两条就懂了：

样例1（客户关系）

text

用户输入：
- 称呼：王总
- 关系：客户
- 交往细节：去年合作北京项目，您对细节的把控让我学到很多；饭局聊过马术
- 风格：商务得体风
- 字数：50-100字

期望输出：
王总好呀～又是一年春来到！想起去年合作时您的专业和远见，真的受益匪浅。也记得您分享的马术心得，佩服您的专注。在这马年，祝您和公司事业一马当先，家庭美满！期待未来更多合作🎉

样例2（家人·科技风）

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用户输入：
- 称呼：老爸
- 关系：家人
- 交往细节：常讨论科技，老爸爱用老式打字机敲代码，最近迷大模型
- 风格：LLM科技风
- 字数：50-100字

期望输出：
老爸，马年到！愿您像Transformer一样注意力集中，在编码路上精准发力。愿咱们的讨论永远不用fine-tuning就能达成共识。祝您2026年参数调优顺利，算力满格，少遇bug多出成果！

看出区别了吗？同一个模型，面对不同人设，语气、用词、梗的密度完全不同。

我们手工写了300多条这种“高分作文”作为种子，然后用大模型辅助扩写到3000多条，再人工清洗掉那些“AI味太重”的。这个过程很磨人，但数据质量直接决定微调效果。

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三、实战微调：选对工具，30分钟出活

模型选型上，我试了两款：

• Qwen2.5-32B-Instruct：成熟稳定，指令跟随能力强
• Qwen3-32B：最新版，支持思维链，但在这个场景反而不需要

为什么关掉思维链？写祝福是轻逻辑、重表达的任务。让模型在脑子里先列大纲“第一段问候、第二段回忆、第三段祝福”，生成速度会变慢，而且语气容易僵硬。我们追求的是秒级响应、一气呵成。

硬件方面，我用的是2张H800A显卡，LoRA微调，6个epoch，总耗时约30分钟。

LoRA是什么？简单打个比方：全量微调是把整本教材重写一遍，LoRA是在书页边上贴便利贴，只改关键地方。 显存占用小、速度快，而且不容易让模型“学疯掉”。

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四、效率优化：拜年高并发，怎么保证秒级响应？

这是咱们今天选题的核心——推理加速与轻量化部署。

想象一下大年三十晚上，几万人同时点“生成祝福”，每个请求都要过一遍32B的模型。如果不做优化，单次推理可能2-3秒，排队起来直接卡死。

我们主要做了三件事：

1. 禁用“思维链”

如上文所说，Qwen3的Thinking Mode在这里弊大于利。关掉之后，首字延迟从680ms降到210ms，整句生成速度提升近3倍。

2. 4-bit量化压缩

32B模型原始显存占用约64GB，单卡H800勉强跑，并发几乎为0。
我们采用4-bit GPTQ量化，模型体积从64GB压缩到18GB，单卡可以同时服务8个并发请求，显存占用不爆，推理速度几乎无损。

3. 批处理动态batching

除夕当晚，我们不希望用户等太久。设计上采用了动态批处理：把0.1秒内到达的多个请求打包，一次性喂给模型并行生成。在保持单请求200ms延迟的前提下，QPS（每秒查询数）从5提升到了42。

实测下来，量化+批处理+短提示词模板，单张A800可以支撑8000+用户/小时的稳定服务。拜年场景的高并发，完全可以平稳度过。

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五、效果对比：什么叫“专门写给我的”？

数据说再多，不如直接看输出。我拿了几个真实场景去测微调前后的模型，差距非常明显：

场景1：给大学室友（八年交情）

• 原始模型： “孙冰，新年快乐！愿友谊长存，事业顺利！”
• 微调后： “冰哥，八年了！从通宵赶作业到每年约一次旅行，咱们的‘项目’持续迭代中。马年继续组队carry，PPT一稿过，外卖天天有折扣～”

场景2：给恋人（相恋五年）

• 原始模型： “宝贝新年快乐，爱你每一天！”
• 微调后： “宝贝，第五个春节了。想起那年租房，加班回家你总留灯。现在我们有家了，还是觉得那盏灯最暖。马年咱们继续并排跑，我永远是你的梯度下降方向。”

场景3：给领导（科技风）

• 原始模型： “张总，感谢栽培，祝马年大吉！”
• 微调后： “张总，马年好！去年在您手下做大模型项目，积累了不少行业认知。新的一年，愿咱们团队的loss归零，精度拉满，业务一路马不停蹄！”

区别在哪里？不是辞藻更华丽，而是“证据”更具体。

微调后的模型学会了挖掘用户输入里的记忆锚点：八年、租房、项目经历。把这些变成祝福的一部分，那句话就不再是群发的，是专门写给我的。

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六、做这个项目的后遗症

坦白说，做完“码上拜年”这个小程序，我最大的感受不是技术成就感，而是一种愧疚感。

以前我收到长段落的、带细节的祝福，心里会想：“这人真有心，写了这么多。”
现在我会想：“这是微调过的模型写的吧？数据集质量不错。”

这是一种职业病，但也是一种认知升级。

AI不是替你做人情，而是帮你把那些“来不及组织、但很重要”的情绪，用更合适的方式表达出来。

很多话我们心里有，但落在屏幕上就是“新年快乐”。不是不想写，是不知道从何写起。这时候，有个懂分寸感的工具帮你起个稿，你自己再改两笔，发出去——对方感受到的依然是你的心意。

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七、你也想调一个“懂你”的模型吗？

最后留个入口。

如果你也想亲手试试微调，我强烈建议别从搭环境开始。推荐一个叫 LLaMA-Factory Online 的平台，无需显卡、无需命令行、上传Excel就能跑微调。
我这次全流程——数据清洗、格式转换、LoRA训练、量化导出——都在上面完成。它最大的价值不是省显卡钱，而是让“微调”这件事从极客玩具变成了人人可用的创作工具。
你可以把自己过去的聊天记录、写过的文案、喜欢的朋友圈风格整理成数据集，然后“训练”一个模仿你说话风格的模型。哪怕完全没有代码基础，也能跑通。它会让“把数据喂给模型”这件事，像发邮件一样自然。

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今年马年，我不祝你“龙马精神”，祝你：

发出的每一条祝福，都被对方存进聊天记录，舍不得删。

我们下期见。