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注册并登录AutoDL平台。访问autodl.com/home，填写注册信息后，即可轻松登录。登录后，点击“算力市场”，查看资源列表。选取 地区时，确认是否有需要的GPU型号，如RTX A5000，确保算力需求得到满足。根据算力需求选取 合适的GPU型号和数量，合理分配资源。完成主机选取 后，根据实际需求，决定是否扩展数据盘。
LORA的训练与使用
模型训练 进入触手AI，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。
在NLP中，具体实现可通过Huggingface库中的LoraLayer和线性类，如Alpaca-Lora项目就是一个实例，它在冻结原模型参数的基础上，通过少量额外层训练，大大降低了微调成本，同时保持了模型性能。
训练好LORA后，如何测试其效果呢？首先安装LORA，然后输入一段tag进行测试。建议选取 与LORA契合度较高的模型和tag，不要使用真人模型或过于虚构的角色。在Additional Networks插件位置输入脚本功能，选取 x/y/x plot功能，输入强度数值，即可测试LORA效果。
LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
lte双通道什么意思
〖壹〗、 LTE网络技术中，双通道和单通道是两种不同的天线配置方式。在双通道配置中，设备配备了两组天线，每组天线独立进行信号的发射和接收。这种方式可以显著提升信号强度，改善信号质量，尤其是在复杂环境或者存在信号遮挡的情况下，双通道能够提供更稳定的通信体验。
〖贰〗、 另一种方案是通道传输式，各通道互不影响，即使共用一个通信频率，也能保证数据传输互不干扰。这种方案可以比较多 六个通道同时传输数据，适合六个从机，主机分别接收不同数据通道的数据即可。它的优点是实时通信性强，但缺点是通道数量有限。
〖叁〗、 单通道和双通道是在mimo这边的概念，指rank值，也就是mimo矩阵的秩，通俗的说同时传送数据的通道吧。而单载波和双载波是频谱资源方面的概念，通俗说就是同时部署一个频点还是两个频点。
〖肆〗、 这么理解：现阶段频段与场景是联系紧密的，比如说上述8通道，均为D频段产品，适用于室外热点覆盖，做速率、容量，两通道中的E频段产品，则是室内分布系统（室内分布近来 就是2通道或者单通道两种，不区分场景。
〖伍〗、 LTE-TDD，国内亦称TD-LTE，即 Time Division Long Term Evolution（分时长期演进），由3GPP组织涵盖的全球各大企业及运营商共同制定，LTE标准中的FDD和TDD两个模式实质上是相同的，两个模式间只存在较小的差异，相似度达90%。
〖陆〗、 双通道内存技术其实是一种内存控制和管理技术，它依赖于芯片组的内存控制器发生作用，在理论上能够使两条同等规格内存所提供的带宽增长一倍。它并不是什么新技术，早就被应用于服务器和工作站系统中了，只是为了解决台式机日益窘迫的内存带宽瓶颈问题它才走到了台式机主板技术的前台。
基于自己数据微调LLama3并本地化部署
〖壹〗、 基于自己的数据微调LLama3并本地化部署的步骤如下：准备数据：数据需按照LLama3要求的特定格式进行处理。可以自生成数据集，或者从GitHub、huggingface等资源下载预处理好的数据集。也可以借助ChatGPT等工具进行数据预处理。上传数据集至huggingface：将准备好的数据集上传至huggingface平台，便于后续操作。
〖贰〗、 微调Llama3，遵循官方教程调整。设置训练参数（利用lora微调，适当调整秩、学习率和训练步数）。训练模型，保存lora。使用llama.cpp合并模型，量化为4位gguf格式。安装llama.cpp，转换模型为f16 GGUF格式。将模型转换为q4_k_m格式。挂载谷歌云盘，复制模型至Google Drive。
〖叁〗、 微调（Fine-Tuning）是定制模型的关键技术，它通过在预训练的基础上使用特定领域或任务的数据集进行训练，调整模型参数以适应特定需求。例如，Llama 3原生不支持中文，但通过微调，我们可以让它支持中文。微调过程包括基于预训练模型进行少量迭代训练，调整参数以优化特定任务的性能。
〖肆〗、 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。
〖伍〗、 在微调过程中，考虑使用类似于 Anthropic/Vicuna 的聊天模板，以更好地适应基础 Llama 3 的分词器。注意，根据算力资源的大小，可能需要修改 run_fsdp_qlora.py 脚本中的配置。使用 Flash Attention 对大型模型进行训练时，预期成本和时间成本会有相应的增加，但使用少量资源也能进行有效微调。
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