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LoRa的低功耗操作模式?
-低功耗设计：Lora通信模块在待机模式下功耗极低，可延长终端设备的使用寿命。-大规模连接：Lora技术支持大规模节点连接，能够满足物联网中海量设备的通信需求。Lora无线通信技术的应用领域：-智慧城市：Lora技术可实现城市基础设施的智能监测与控制，提升城市管理水平。
其中，常用的低功耗模式为Standby和Stop3，Standby模式在3V电源下，功耗低至0.9uA，Stop3模式在ASR6601CB和ASR6601SE型号下，功耗分别低至3uA和6uA。ASR6601 SoC支持多种开发环境，包括KEIL和Makefile方式。
低功耗设计 实现了长时间稳定工作，LoRa无线通信模块采用了低功耗设计，从而延长了电池寿命，通过降低发送功率和优化信号接收方案。兼容性与互操作性 为物联网应用提供了更加灵活和开放的解决方案，LoRa无线通信模块具有良好的兼容性和互操作性，可以与其他设备和系统进行无缝连接。
低功耗特性：LORA模块采用了低功耗设计，可以在长时间的工作状态下保持较低的能耗。这使得其在一些需要长时间运行且不便频繁更换电源的场合中得到了广泛应用。例如，在智能电表、工业自动化和智能农业等领域，LORA模块的这一特性显得尤为重要。
什么是LoRa网关
Lora网关是一种用于LoRaWAN物联网通信网络的设备。以下是 LoRa网关的具体定义 LoRa网关是LoRaWAN网络的核心组成部分之一。LoRaWAN是一种低功耗广域网技术，适用于各种物联网应用场景，如智能城市、工业自动化、智能农业等。
LoRa网关是专为长距离、低功耗无线通信设计的关键设备，特别是在物联网（IoT）应用中发挥着重要作用。根据多年研发经验，以下是选取 LoRa网关时的关键要素，这些因素将直接影响网络的性能和可靠性：首先，关注网关的Web配置界面。
LoRa网关就是连接LoRa设备和互联网的桥梁。四信LoRa网关 F8916-L兼容三大运营蜂窝网络，LoRa网络，WIFI网络。并可实现LoRa转WiFi，LoRa转2G/3G/4G网络和TCP/IP协议。
LoRa网关是一种物联网（IoT）无线数据终端，用于在物联网中连接物理设备和互联网。其使用低功率广域网（LPWAN）协议LoRa来将数据从无线传感器设备传输到云端服务器，以进行数据分析和处理，普遍应用于智能城市、智能家居、工业控制和环境监测等领域。
LoRa网关是一款利用LoRa无线调制技术实现远距离数据传输的网关设备，LoRa是来自于美国的通信技术，别的不多说，Semtech独占，对外销售的都是模组产品，所以中国应用的LoRa网关和产品都是各做各的，也就是一个问题，不标准，有的LoRa网关通讯距离只有几十米，有的通信更不稳定。
大模型参数高效微调(PEFT)
PEFT的关键在于只调整少量或额外的模型参数，保持预训练参数稳定，从而大幅降低计算和存储成本，且技术进步使其性能接近全量微调。
微调是AI模型的关键技术，特别是在迁移学习中广泛应用。在“小模型”时代，全参数微调（full fine tuning）相对容易实现，但随着GPT系列大模型的兴起，几亿参数量的语言模型成为主流。这种背景下，全参数微调不仅耗时长、消耗显存，PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法变得尤为重要。
几百万参数的小型模型全参数微调轻而易举。然而，随着GPT系列的崛起，模型规模的飞跃使得全参数微调在内存和效率上面临挑战。这时，Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）应运而生，如LoRA，它在大模型的调优过程中扮演了关键角色。
PEFT技术概览PEFT技术旨在提高大模型微调的效率，减少计算资源消耗，实现快速且高质量的模型调整。它的核心在于利用模型的先验知识，针对特定任务进行参数优化，而不是从零开始训练整个模型。PEFT技术支持多种高效微调方法，涵盖从模型结构改进到训练策略优化等各个方面，以适应不同的任务需求。
PEFT，全称为参数高效微调，针对资源受限环境，旨在高效适应大型预训练模型，如GPT、T5和BERT。其关键在于仅微调少量额外参数，即能显著提升性能，大幅降低计算和存储成本，有效解决全参数微调中的挑战，如灾难性遗忘。
消融结果显示，通过精细调整LoRA或IA3的参数配置，可以在保持性能的同时进一步减少参数数量，而不会显著影响模型性能。这些发现为PEFT方法提供了全面的分析，为优化和应用提供了更多可能性。综上所述，PEFT技术在LLMs微调中展现出独特的性能优势和资源适应性。
Lora如何组网?有哪些简单的Lora组网协议?
〖壹〗、 Lora如何组网？最常见的局域网组网方式是星状组网。星状组网由中心节点和终端节点组成。中心节点是数据处理中心，终端节点相当于探测器配件、遥控器、无线门磁、烟感、燃气探测器等。星状组网的步骤如下： 中心节点和终端节点都需支持Lora通讯，且通讯参数一致，包括频率、数据速率、射频因子等。
〖贰〗、 LoRa自组网是一种智能网络技术，允许多个节点在相同的协议下进行数据加密、传输和路由，同时通过动态调整发射功率来优化资源利用。LoRa网络有星形、网状等多种拓扑，而GLCOM-NODE-100采用星形结构，即一主多从模式，如图1所示。主机会自动生成独立网络并分配本地地址给从机，无需从机手动配置，便于加入网络。
〖叁〗、 Lora中心点代码包含设置参数、接收数据并响应的逻辑。Lora节点代码配置参数、发送数据、接收响应并进行验证。通过实验，节点的LED1灯每2秒闪烁一次，闪烁表示收到中心点的正确响应，反映一次发送和接收流程的正确完成。
一文详解各项大模型微调方式
总结不同微调方式，我们可归纳其优缺点与适用场景：Fine-Tuning适用于资源充足的场景；Prompt-Tuning适用于快速适应新任务的场景，尤其在资源有限时；P-Tuning与P-Tuning v2适用于提高模型解释性与资源有限的场景；LoRA适用于参数高效调整的场景。选取 合适的微调方式，能有效提升模型适应性与效率。
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。
按照应用领域，大模型分为通用大模型、行业大模型与垂直大模型。通用大模型在多个领域和任务上具有通用性，而行业大模型与垂直大模型则针对特定行业或领域以及特定任务进行优化。大模型的泛化与微调是提升模型性能的关键。
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