本篇文章给大家谈谈lora官方库，以及lor官网下载对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
〖壹〗、 在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
〖贰〗、 LoRA模型训练：利用Kohyas GUI进行模型训练，包含安装修改后的GUI、数据收集与处理、模型训练设置和结果展示。应用示例：展示正向提示词、反向提示词使用，以及训练模型后的成品展示。总结：通过本文的学习，你将具备从零开始训练AI模型的能力，为个人创作添砖加瓦。关注LitGate游戏社区，获取更多AI创作灵感。
〖叁〗、 在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取 、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。主题选取 ：训练主题多样，如脸部、服装风格、身体姿态、怪物物种或画风。
〖肆〗、 在每个文件夹内存放相应的lora包和预览图片，保持整洁有序。为lora包排序，比如在名称前加上数字前缀，如1，2，3等，常用包则排在前面，便于快速查找。最后一个技巧是借助civitai helper插件。此插件能帮助自动下载预览图片，简化管理流程。安装并启用civitai helper插件。
〖伍〗、 选取 您想要使用的LyCORIS文件，系统将自动在提示词区域添加相应的语句。 最后，您就可以根据需求调整参数，以获得理想的效果。通过以上步骤，您将学会如何使用LyCORIS。此插件的使用方法与Lora类似，只需在prompt区域输入触发词即可。调整参数以控制权重，您将能更好地掌握LyCORIS的使用技巧。
〖陆〗、 通过确定各层作用范围，用户可在插件内进行最终权重修改，并在tag中调用，实现使用分层权重控制LORA，保留所需内容。对比图制作技巧在于，将LORA调用中的：1替换为：1：XYZ，使用xyz内容生成对比表。在对比表中选取 original weights，添加对应权重生成效果。通过对比仅开启/关闭某一层，可找出变化最大层。
LoRaWAN网关搭建
〖壹〗、 搭建LoRaWAN网关的方案使用南京仁珏的LoRaWAN网关开发组件M-GW1302S-EV。该组件以树莓派的CM3+作为主要处理器，搭载南京仁珏自研的M-GW1302S射频模块，集成GPS、RJ45和4G模块，方便软件开发。M-GW1302S-EV的接口包括GPS、RJ45和4G模块等，与CM3+的SPI0接口相连接。
〖贰〗、 首先，搭建环境包括ChirpStack服务器。ChirpStack提供了简单易用的开源服务器，支持API接口。按照官方网站 指南（chirpstack.io/）或快速部署项目（github.com/brocaar/chirp...）进行配置，使用默认admin账户登录。E890-470LG11网关的配置涉及连接WiFi，进入配置页面并修改网关ID、IP地址，确保LINK灯常亮以确认连接。
〖叁〗、 搭建ChirpStack服务器是构建LoRaWAN网络的关键步骤。ChirpStack是一款开源的LoRaWAN服务器，支持多种协议栈和网关设备，其架构清晰、模块化，易于根据实际需求进行灵活配置和扩展。在本次实例中，我们将使用全双工LoRaWAN网关E870-L470LG11和soc无线模块测试套件E78-400TBL-02来演示如何配置LoRaWan网络通讯。
关于LoRa无线模块,你想知道的都在这儿
〖壹〗、 LoRa模块是一种基于LoRa技术的低功耗广域网无线通信模块。它由Semtech公司开发，旨在实现远距离、低功耗的数据传输，成为物联网应用的理想选取 。LoRa的组网方式多样，包括点对点、星状、树状、网状、Mesh等多种形式。
〖贰〗、 LoRa无线通信模块中的扩频因子决定了信号的传输速率和传输范围。传输速率越低，但传输范围越远，扩频因子越大；但传输范围越短，反之，扩频因子越小，传输速率越高。长距离传输 实现了在长距离范围内的稳定传输，LoRa无线通信模块通过优化调制方式和信号频率。
〖叁〗、 LoRa模块为基于LPWAN的远距离无线通信模块，支持LORAWAN标准协议，串口数据透传双向通讯，主要应用在智能抄表、智慧路灯、智慧农业、智能停车、智能安防等领域。
〖肆〗、 Lora模块是一种远程无线通信模块。Lora模块是一种基于LoRa技术的远程无线通信模块。LoRa是一种长距离、低功耗的无线通信技术，广泛应用于物联网领域。
〖伍〗、 LoRa模块是一种基于LoRa技术的无线通信模块，全称为Long Range，意为远距离。这种模块由Semtech公司开发，旨在实现远距离、低功耗的数据传输，非常适合物联网应用。LoRa模块内部集成了多个关键组件，包括LoRa调制解调器、射频收发器和微控制器等，它们协同工作以通过串口或SPI等接口与其他设备进行通信。
〖陆〗、 LoRa模块是一种广泛应用的无线扩频通信解决方案，它使用了LoRa调制技术，这种技术使得数据传输更加稳定和可靠，尤其是在长距离和复杂环境下的通信效果更为显著。LoRa技术的核心优势在于其长距离传输能力和卓越的接收灵敏度，能够在偏远地区和复杂地形中实现稳定的通信，这对于许多物联网应用场景来说非常重要。
LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
〖壹〗、 为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
〖贰〗、 LoRA（局部调整）技术通过引入小型模块，实现了高效预训练模型的微调，仅更新少量参数。截至2023年11月，基于LoRA的数千个LLaMA模型在Hugging Face Hub上被微调展示。Hugging Face排名 榜上，前20名模型的40%采用LoRA或其衍生技术进行微调，同时保持了高精度，大幅减少了计算资源需求。
〖叁〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖肆〗、 本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
〖伍〗、 LoRA（低秩适应大型语言模型）方法提出了一种在保持大模型训练效率的同时，通过低秩矩阵的引入来对模型进行微调的策略。论文发表于ICLR2022，代码可在GitHub上找到。
中文LLaMA&Alpaca大语言模型词表扩充+预训练+指令精调
〖壹〗、 llama在中文中通常指的是“美洲驼”。 美洲驼，俗称无峰驼或骆马，是指原产于南美洲的几种骆驼科动物，它们之间可以杂交。 美洲驼在中文里的叫法较为混乱，常被统称为“美洲驼”，实际上多指大羊驼。
〖贰〗、 llama中文意思是美洲驼。美洲驼，也称为无峰驼或骆马，是一个不准确的概念，泛指原产美洲大陆，尤其是南美洲的几种骆驼科动物。它们之间大多可以杂交。它们的中文译名比较混乱。在中文中每一种都可能被称作“美洲驼”。但通常情况下美洲驼一词指大羊驼。
〖叁〗、 lama的中文意思是美洲驼。Llama（美洲驼）是一种哺乳动物，属于美洲驼科。它们主要生活在南美洲的高原地区，如秘鲁、玻利维亚、智利等。Llama是一种与人类建立了长期合作关系的动物，被用于背负、耕作和提供毛发和肉食。Llama的身高约7米，体重在100到200公斤之间。
LLaMA-7B部署的学习体验
〖壹〗、 首先，我使用的是配置8张V100显卡的服务器，运行CUDA版本1PyTorch版本11和Python版本10。我基于PyTorch环境准备，包括创建虚拟环境、安装依赖库，特别注意从commit id为13e53fc的GitHub仓库下载并安装Peft库，以确保获取正确的版本。为了开始实验，我下载了LLaMA的7B和13B版本。
〖贰〗、 本文旨在对比vllm和TGI这两个开源方案在部署LLaMa v2 7B模型时的性能和体验。测试环境为单卡4090 + i9-13900K。结果表明，TGI (0.3) 在吞吐量上略胜vllm (v0.2)一筹。vllm的部署遇到了不少挑战，包括网络和依赖问题，最终通过定制化的Dockerfile解决了安装难题。
〖叁〗、 LLM基础主流的开源模型有：ChatGLM-6B的前缀LM[1]和LLaMA-7B的因果LM[2]。区别在于，前缀LM的attention mask允许前部分token互相影响，而因果LM严格遵循时间顺序，仅后续token影响前面的。近来 ，GPT系列采用Causal LM架构，多数大模型继承了这一设计，比如T5和GLM。
〖肆〗、 GGML 是一个机械学习架构，使用 C 编写，支持 Integer quantization（4-bit， 5-bit， 8-bit）以及 16-bit float。在 LLaMa 量化加速方案中，GGML 有不同的量化策略，以下使用 Q4_0 对 LLaMa-2-13B-chat-hf 进行量化和测试。
〖伍〗、 安装Ollama在Linux系统上非常简单，执行命令即可。下载特定模型，如Mistral-7B和Gemma-7B，可使用Ollama命令行工具。启动服务后，通过nvidia-smi查看显存占用情况，发现即使是16G的卡也能同时运行Mistral和Gemma7B。测试模型效果，使用命令行直接运行，或通过Python代码调用，对比Mistral和Gemma7B的表现。
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