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第九课_LoRA原理和实践
在LoRA中，秩的运用主要体现在参数矩阵的简化上。例如，秩为1的矩阵仅由一个线性关系组成，而秩为2的矩阵则包含两个独立的线性关系。这种矩阵简化不仅降低了计算复杂度，而且有助于模型学习更紧凑、更高效的表示。LoRA的低秩特性来源于其设计的灵活性和效率考量。
Lora微调的原理可以分为两个方面：信号传输和网络布局。信号传输方面 Lora通信的核心是利用超长距离传输和低功耗特性，但由于无线信号在传输过程中会受到环境的影响，因此需要进行微调来保证通信的可靠性。具体而言，Lora微调包括以下几个方面。
QLoRA结合模型量化技术与LoRA参数微调策略，允许在有限内存（如48GB GPU内存）上对大型模型（如65B参数）进行微调。QLoRA采用的量化方法集成于bitsandbytes库，成为Transformers模型量化的官方实现。自2023年7月14日以来，采用QLoRA微调的Guanaco模型在多个任务上表现出色，在Open LLM Leaderboard上排名第二。
LoRA的核心原理是利用矩阵的线性独立性和秩，尤其是权重矩阵通常具有低秩特性，这意味着可以用更小的矩阵（即因子）来表示。LoRA方法通过学习这些因子，显著减少了模型微调过程中的参数数量，从而加速训练、节省存储空间。
深入浅出 LoRA，聚焦大模型微调策略与优化技术。面对全量参数微调在大模型时代带来的资源压力，LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在高效、快速地对模型进行领域或任务的微调，突破了传统全量微调的局限。以下深入解析 LoRA 的核心思想、原理、优势以及代码实现，旨在为大模型微调提供直观且实用的指导。
LoRA的工作原理：论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出了将权重变化ΔW分解为秩较低的表示，而不是直接分解矩阵。这使得在微调过程中，模型能够更高效地适应新任务，同时保留原有知识。LoRA实战：使用LoRA技术微调LLM非常直接，可以视为对全连接层的前向传递进行修正。
AI绘画第三步,用Lora创造逼·真的小姐姐!
访问 CIVITAI 社区，搜索一个名为 ChilloutMix 的牛逼模型，它是专门用来训练生成小姐姐的。将此模型下载并放置在 stable-diffusion-webui 项目的 models/Stable-diffusion 目录下。
首先，你需要准备几十张图片，确保它们是512*512像素，并进行适当的大小调整和标签标注。你可以选取 使用Stable Diffusion的训练页面，或者安装dataset-tag-editor、wd14-tagger等工具，或者利用lora dataset maker这个方便的Colab包进行处理。
第一步，安装Python 9，确保勾选“Add Python to PATH”以配置环境变量，并通过CMD检测安装是否成功。第二步，使用Windows PowerShell设置执行策略为无限制，方便后续LoRA包的安装。第三步，下载并解压LoRA模型训练包文件，推荐将文件放在D盘而非C盘，以避免系统权限不足的问题。
可控性方面，AI绘画引入了Lora、Controlnet等微调模型，通过文本、图像等条件控制图像生成结果。Controlnet模型通过外部神经网络实现更精准的控制。AI绘画的技术研究趋势包括：更强的语义理解能力，降低用户使用门槛。更精准可控的生成能力，满足复杂需求。运算速度的提升，加速生成过程。
LoRa与NB-IoT对比分析,谁更胜一筹
不过，在部署方面，LoRa要优于NB-IoT。对NB-IoT进行部署的时候，信号强度取决于4G/ITE的情况，比如NB-IoT无法部署在4G未覆盖的农村地区。
lora的传输效果和功耗都比nb-iot好。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已，LoRa比较适合局域网，自己管理数据，自己架设基站进行数据处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等，而NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，两者区别比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa和NB－IoT最大的区别是：NB－IoT是工作在蜂窝授权频段上，网络由运营商进行部署和维护，为保证能与基站进行正常的通信以及工作，有必要在产品实际部署之前对其功能进行有效的验证。而LoRa是非蜂窝网络，其标准细节的非公开性，使得产生用于验证的标准信号是个难点。
设备成本，网络成本和混合模型 对终端节点来说，LoRaWAN协议比NB-IoT更简单，更容易开发并且对于微处理器的适用和兼容性更好。NB-IoT的调制机制和协议比较复杂，这就需要更复杂的电路和更多的花费，同时NB-IoT和3GPP一样是要收税的。
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