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S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
S-LoRA旨在为大量LoRA适配程序提供可扩展服务，通过将所有适配程序存储在主内存中，并将当前运行查询所使用的适配程序取到GPU内存中，实现这一目标。此外，S-LoRA提出了「统一分页」（Unified Paging）技术，使用统一内存池来管理不同等级的动态适配器权重和不同序列长度的KV缓存张量。
LoRA简介：PEFT技术，原始模型增加一个适配器部分，参数量远小于原始权重。SFT过程中，仅更新适配器，计算量和显存需求显著降低。然而，LoRA模型效果通常不如原始模型。S-LoRA设计：解决单机部署数千同源LoRA适配器问题，采用分离基模型权重和适配器部署方式。
在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。微调数据：数据质量在微调过程中至关重要。使用高质量的指令回答对数据集，如timdettmers/openassistantguanaco，进行微调。
大模型炼丹术:参数高效微调peft有哪些好用的方法和进展?
〖壹〗、 实验效果：在LightLLM基础上搭建，显示扩展到几百个适配器时，吞吐量和延迟变化不大。根据结果，S-LoRA可服务2000个适配器，保持较高吞吐量。总结：通过微调与部署范式，实现高效同源底座模型LoRA适配器服务。新方法通过创新批处理、内存管理和模型并行，达到预期目标。
ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
〖壹〗、 ComfyUI完全入门：使用LoRA模型的方法如下：了解LoRA模型：LoRA模型是专为特定主体或风格的图片生成而设计的微调模型。选取 部署方式：本地部署：需要特殊网络设置、8GB显存以上的Nvidia显卡和一定的动手能力。云端服务器：推荐方式，可直接启动预配置的ComfyUI镜像，简化安装过程。
〖贰〗、 下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。
〖叁〗、 登录揽睿星舟等平台后，选取 ComfyUI最新版。输入易于识别的名称，建议开启自动停止功能。安装工作流和Lora：下载工作流文件，并新建文件夹放入LoRA1和LoRA2。使用平台的在线模型下载功能，输入下载地址创建下载任务，确保两个Lora都成功下载。
基于自己数据微调LLama3并本地化部署
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 本地Web Demo的部署流程如下： 创建并配置环境：首先，创建一个conda环境llama3，设置Python版本为10，并激活该环境。下面 ，下载必要的库。 下载模型：在指定文件夹中，安装git-lfs依赖后，下载所需模型。或者，可以使用软链接的方式将InternStudio中的模型导入。
〖叁〗、 创建容器 在OpenBayes平台上，选取 一台搭载了RTX 4090显卡的1gpu实例。 安装python10和cuda11环境，并完成容器的创建。 下载并配置llamafactory源码 从相关渠道下载llamafactory的源码。 在容器中，通过命令安装llamafactory所需的模块，注意在安装过程中不要添加代理。
〖肆〗、 选取 Llama 3模型版本（8B，80亿参数）时，需注意版本许可协议，阅读并接受条款。本文主要关注8B版本，因其硬件配置要求适中，推理效果良好。下载Llama 3 8B模型文件，使用GGUF格式，该格式优化了推理和内存使用，支持复杂令牌化和特殊令牌处理，有利于多样化的语言模型需求。
〖伍〗、 访问浏览器，通过http：//10.1：8080进入Open WebUI界面，注册并登录后即可体验与LLaMa3的交互。在聊天界面中选取 模型并开始对话。对于需要API功能的情况，Open WebUI提供类似OpenAI的API接口。生成API Key并使用curl测试。由于模型运行于本地，数据存储在本地，隐私性得到了保障。
〖陆〗、 总结，Llama 3模型在性能、存储空间需求和本地化特性方面都有显著提升。在本地运行8B模型可以满足数据分析与可视化的基本需求，同时其与Open Interpreter的集成提供了更多可能。尝试使用Llama 3模型进行数据分析，并关注后续的优化与改进。动手在本地尝试Ollama或LM Studio，探索AI在数据分析中的应用。
详细教程!搭建LoRaWAN服务器——ChirpStack
〖壹〗、 使用浏览器进入19161地址进行网关配置，输入默认密码root。在网关管理页面，进入LoRaWAN网络设置的网关设置部分。输入在服务器配置中设置的Gateway ID和ChirpStack服务器地址（191619）。完成配置并应用后，等待提示配置已应用。
〖贰〗、 安装docker容器：下面 ，我们需要安装Docker容器。首先升级系统，然后安装Docker和Docker Compose工具。确保Docker Compose安装成功，并添加可执行权限。部署ChirpStack：最后，我们从Github仓库克隆ChirpStack的Docker Compose配置文件。使用Docker Compose启动服务，并查看容器运行状态。
〖叁〗、 LoRaWAN设备接入Chirpstack的步骤详解要将LoRaWAN设备接入Chirpstack开源NS服务器，首先，你可以通过测试服务器 ns.rejeee.com (端口80) 获取测试账户。
〖肆〗、 首先，通过域名 ns.rejeee.com 和端口号80登录Chirpstack服务器，获取测试账户用于实践操作。登录后，进入平台添加网关信息。查看并记录下对应的网关EUI，网关侧需填写Chirpstack服务器地址以及相应区域端口。例如，对于EU868区域，端口为1701。在Chirpstack平台上，进入TenantGateways，点击右上方的Add gateway。
〖伍〗、 Pi OS提供的gpio操作工具替代，确保了启动gwstart.sh脚本的正确执行。配置global.json文件，修改server_address为自建服务器地址，完成基本配置。接入Chirpstack服务器，通过浏览器登录后台，选取 Gateways选项，添加网关的gateway_ID，完成服务器接入。至此，LoRaWAN网关的构建和服务器接入流程全部完成。
〖陆〗、 LoRaWAN网关与ChirpStack/TTN服务器的深度解析/LoRaWAN网关与ChirpStack服务器的连接机制/ 是通过Packet Forwarder与Gateway Bridge这两个关键组件实现的。Packet Forwarder作为数据传输的中继，是基于开源技术的，它将网关与ChirpStack服务器紧密连接起来，负责LoRaWAN数据包的高效转发。
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