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LoRaWAN网关搭建
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。
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。
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。
使用LLaMa-Factory简单高效微调大模型
〖壹〗、 我们建议在量化模型的预测中使用 --per_device_eval_batch_size=1 和 --max_target_length 128。[1] LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory (github.com)[2] Sunsimiao： 孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao，基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。
〖贰〗、 模型训练的第一步是创建容器。在 OpenBayes 中，选取 一台搭载了4090显卡的1-gpu，安装python-10和cudu-11，并完成容器创建。下面 ，下载并配置 llama-factory 源码。下载后，通过命令安装所需的模块，注意不要添加代理。启动 llama-factory 的 web-ui 页面，访问其API地址，即可查看页面。
〖叁〗、 LlamaFactory是一个强大的工具，专为微调大型语言模型，特别是针对LLaMA系列，支持多方面特性。首先，LlamaFactory具有灵活的模型适应性，支持不同架构和规模的模型。其命令行接口简洁易用，便于操作。它支持多CPU并行训练，以及如梯度检查点和梯度累积等内存优化技术，提高效率。
LLaMA-7B部署的学习体验
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。
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。
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。
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。
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