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Lora无线技术原理及优缺点
LoRa无线技术缺点： 数据传输速率：虽然LoRa技术适用于发送和接收少量数据的应用，但其数据传输速率相对较低，不适合大量数据传输。 带宽占用：使用高扩频因子会增加无线电频谱的占用，可能在一定程度上影响频谱资源的有效利用。
lora无线技术的优缺点lora无线模块的优点传输距离远lora无线模块在市面上收欢迎最主要的原因之一，就是在同等功率下的条件下，lora无线模块传输距离都会超过其他系列的无线模块。
LoRa技术具有远距离、低功耗（电池寿命长）、多节点、低成本的特性。
LoRa基于扩频技术，抗干扰能力强。LoRa所能达到的接收灵敏度从理论上提供了高可靠通信的可能性。LoRa的接收灵敏度明显优于ZigBee的接收灵敏度。如引言所提到，近来 智能家居亟待优化的可靠性问题，LoRa是一个非常好的选取 。
LoRa的一大特点是在同样功耗下比其它无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，LoRa网络主要由基站（也可以是网关）、服务器、LoRa终端和物联网云四部分组成，其特点是应用端和服务器端数据双向传递。
NB-IoT技术特点覆盖广 将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；海量连接能力 NB-IoT比2G/3G/4G有50~100倍的上行容量提升，在同一基站的情况下，NB-IoT可以比现有无线技术提供50~100倍的接入数。
大模型微调技术LoRA
使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
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。
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。
LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。
lora是什么意思
〖壹〗、 LoRa是一种无线通信技术，其名称代表远距离无线电（Long Range Radio）。它采用线性调频扩频（Frequency-Modulated Continuous-Wave，FMCW）技术作为其调制方式，属于低功耗广域网（LPWAN）通信技术的一种。
〖贰〗、 LoRa的名字是远距离无线电（LongRangeRadio），作为一种线性调频扩频的调制技术。是低功耗广域网（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。
〖叁〗、 Lora是一个名字，可以作为一个人的名字或者是某种事物的名字。在不同的语境下，它可能有不同的含义和用途。详细解释： 作为人名：Lora是一个女性的名字，源自拉丁语，意为“光明”。在许多文化中，这个名字给人一种优雅、明亮的感觉。它可能是一个人的真实名字，也可能出现在小说或影视作品里。
〖肆〗、 AI绘画LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种用于微调稳定扩散模型的训练技术，也是基于此技术生成的模型文件。以下是关于它的详细介绍：工作原理：在保持预训练模型（如Stable Diffusion）大部分权重不变的情况下，仅在模型的每个Transformer块中引入可训练的低秩矩阵。
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