Как обучить qwen?

• Обучать не надо. Вам нужен поиск по документам, а не новая модель.
• Схема: порезать инструкции на куски, загнать в векторную базу, подставлять нужный кусок в вопрос. Называется RAG.
• Рабочий ноут это выдержит, там считает не видеокарта.
• Настоящий файнтюн нужен, когда меняете стиль и формат ответов, а не когда добавляете факты. И стоит он как аренда чужих GPU на неделю.
• Модель выдумывает не потому, что глупая, а потому что вы дали ей двести страниц и попросили удержать всё это в голове разом.

Под словом обучить обычно скрываются три разные вещи, и вашему случаю подходит только одна. Полноценное дообучение весов действительно требует мощных видеокарт и размеченного набора примеров, счёт идёт на тысячи пар вопрос-ответ. Облегчённый вариант, LoRA, дешевле, но он меняет манеру отвечать, а не добавляет знания, и на инструкциях даст мало. Работающий подход для документов другой: подключить поиск по базе знаний. Тексты режутся на фрагменты, индексируются, и при каждом вопросе модель получает только те несколько абзацев, которые относятся к делу. Это запускается на обычном рабочем ноутбуке, видеокарта не нужна, а обновляется правкой файла, а не переобучением. Python понадобится на уровне запуска готового скрипта, а сборки вроде AnythingLLM или Open WebUI закрывают задачу вообще без кода.