今天给各位分享lora技术原理的知识，其中也会对lora技术简介进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
探究Lora无线通信技术的原理与应用(实现长距离低功耗的物联网通信方案...
Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
通过对FLUTE通信协议的原理构架和应用进行深入分析，我们可以看到它在超长距离低功耗物联网通信中的巨大潜力。随着物联网的不断发展，FLUTE通信协议有望成为解决超长距离低功耗通信需求的重要技术。通过FLUTE通信协议，物联网设备可以实现远距离通信，同时具备低功耗和高可靠性的特点。
LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
LoRa节点的传输距离最远可达20公里，而且泽耀采用多频通信，有效解决了信号干扰问题，进一步增强了网络的稳定性和可靠性。综合来看，LoRa技术凭借其低功耗、远距离传输、灵活的通信方式和广泛的应用场景，成为了物联网领域不可或缺的一部分，为未来的智慧城市建设提供了强大的技术支持。
LORA模块是一种长距离、低功耗的无线通信模块。LORA模块，全称为Long Range模块，是近年来随着物联网技术的发展而兴起的一种无线通信模块。其主要特点在于能够实现较长的通信距离以及较低的工作功耗。
大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 LoRA是一种针对大型预训练模型的微调技术，全称为LowRank Adaptation。其核心特点与原理如下：核心理念：引入少量可训练参数来调整预训练模型的行为。无需重新训练整个模型，显著减少计算资源和时间需求。技术原理：在原始权重矩阵W旁边添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖贰〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
〖叁〗、 大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：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。
LoRa是一种怎样的技术?
〖壹〗、 LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
〖贰〗、 LoRa技术是一种远距离、低功耗的无线通信技术，特别适用于物联网应用。以下是通俗解释：远距离通信：LoRa技术能够在较远的距离上进行数据传输，这使得它非常适合用于水表、电表等需要远程监控的设备。
〖叁〗、 LoRa技术是由法国公司Cycleo于2009年9月17日推出的一种颠覆性半导体技术，通过其专利技术，LoRa实现了前所未有的低功率远程无线通信。使用10mW RF输出功率，LoRa可以在25km的视线距离内进行通信。这款技术以不到50K门的低功耗数字IP运行，适用于纽扣或AA电池供电设备。
如何通俗地解释LoRa技术
〖壹〗、 LoRa技术是一种远距离、低功耗的无线通信技术，特别适用于物联网应用。以下是通俗解释：远距离通信：LoRa技术能够在较远的距离上进行数据传输，这使得它非常适合用于水表、电表等需要远程监控的设备。
〖贰〗、 LoRa技术，以其卓越的远距离通信能力和低功耗特性，在水表和电表等物联网应用中展现出了独特魅力。特别是Class A和Class C两种工作模式，它们各有特点，满足了不同场景的需求。Class A模式/，如Rx1和Rx2，采用双向通信设计。
〖叁〗、 Lora：LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。近来 ，LoRa主要在全球免费频段运行，包括4386915MHz等。
〖肆〗、 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：一条是对全量的参数，进行全量的训练，这条路径叫全量微调FFT(Full Fine Tuning)。一条是只对部分的参数进行训练，这条路径叫PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)。
〖伍〗、 微调方法多样，包括监督式微调SFT、基于人类反馈的强化学习微调RLHF和基于AI反馈的强化学习微调RLAIF。PEFT技术如Prompt Tuning、Prefix Tuning和LoRA，分别通过调整特定Token、添加前缀和低维模型来提升微调效果，同时保持基座模型不变。QLoRA在LoRA基础上进一步量化参数，实现成本大幅降低。
〖陆〗、 通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
最后，使用Q4_K_M和Q5_K_M方法量化模型是唯一需要GPU的步骤。量化后的模型已准备就绪，可进行推理。我们可以检查bin文件的大小，以评估压缩效果。Q4_K_M模型占用08GB，Q5_K_M模型占用78GB，分别比原始FP16模型小3倍和8倍。使用llama.cpp高效运行这些模型。
lora技术原理的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于lora技术简介、lora技术原理的信息别忘了在本站进行查找喔。
