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LoRa模块干扰问题的多维度解析与优化方案
〖壹〗、 综上所述，针对LoRa模块通信干扰问题，可以从优化频率规划、采用抗干扰技术、优化天线设计、合理布局节点以及电源管理等多个维度进行解析和优化。通过实施这些方案，可以有效提高LoRa通信的可靠性和稳定性，为物联网应用提供更加可靠的通信保障。
〖贰〗、 LoRA只训练一个新增的额外参数，而且这个参数仅用来适配当前任务。然而，这也意味着LoRA在训练多任务时需要多个不同的ΔW，多任务的学习对于LoRA来说比较困难。除非将它们当成同一个任务来处理，否则可能需要额外的策略来解决多任务学习的问题。
〖叁〗、 插件式灵活切换任务：LoRA允许共享预训练模型，并为不同任务构建多个小的LoRA模块。通过冻结共享模型，并替换特定任务的参数矩阵，可以高效地切换任务，显著减少存储需求和切换成本。小参数高效训练：LoRA通过优化较小的低秩矩阵，而不是计算大量参数的梯度，提高了训练效率。
〖肆〗、 LoRA进一步扩展了Adapter的应用范围，通过引入“旁支”路径降低了参数量，但存在参数空间小、微调成本高和精度损失等问题。QLoRA在LoRA的基础上进行了多项优化，包括量化数据类型、显存节省和optimizer管理等方面，显著提升了微调效率和性能，为在大模型上进行高效微调提供了新的解决方案。
如何解决lora延时高问题
解决LoRa延时高问题可以采取以下方法：增强网络覆盖范围和信号质量：增加LoRa网关的数量，并确保它们在网络中合理分布，这有助于扩大网络覆盖范围并提升信号质量。在信号较弱的区域，可以考虑部署信号放大器，以增强信号强度，从而提高数据传输的可靠性和速度。
设置操作。首先打开lora软件。然后打开lora中的wor模式。然后在wor模式的左上角点击设置。最后设置唤醒延迟的时间即可。
如果数据发送频率较高，那么需要更短的间隔来确保数据的实时性；反之，如果数据发送频率较低，那么可以适当地延长间隔。如何设置LoRa数据传输间隔 LoRa数据传输间隔的设置需要通过实验和测试来确定。
为了解决这些问题，研究者提出了两个主要研究方向：一是添加小型网络模块，二是下游任务增量更新。然而，这些方法都存在一些问题，如Adapter tuning引入推理延时，Prefix tuning或Prompt tuning难以收敛，以及LoRA需要预先指定每个增量矩阵的本征秩等。
组网流程 节点初始化与入网请求 节点上电后，首先进行初始化操作，包括配置必要的通信参数和状态。初始化完成后，节点会自动随机延时发起入网请求帧。这一步骤是为了避免多个节点同时发起请求导致的网络拥堵。
LoRa与NB-IoT主要对比分析
数据传输量：Sigfox和LoRa都适用于小数据量传输，适合物联网中的传感器等低功耗设备。NB-IoT则能支持更大的数据传输量，适用于需要传输更多数据的物联网应用。功耗：Sigfox和LoRa都以低功耗著称，适合长时间运行的物联网设备。
LoRa与NB-IoT主要对比分析如下：频段、服务质量和成本 频段：LoRa工作在1GHz以下的非授权频段，无需额外付费；NB-IoT使用授权的Sub-GHz频段，频段使用费高昂。服务质量(QoS)：LoRa不能提供像蜂窝协议一样的QoS，但适合低成本和大量连接；NB-IoT出于对QoS的考虑，电池寿命相对较短。
对于IoT和LPWAN来说，部署需要使用不同模型以降低支出和运营成本。LoRaWAN部署成本较低，因为可以利用传统信号塔、工业基站甚至便携式家庭网关进行。近来 ，塔式基站费用 约为1000美元，工业基站费用 低于500美元，家庭式网关费用 约为100美元。但对于NB-IoT来说，升级现有4G LTE基站的费用 估计每个不少于15000美元。
LoRa与NB-IoT同属物联网技术，但二者在多个方面存在显著区别。运行频段不同 NB-IoT：运营在授权频段，这是官方认可并授权使用的频段，普通用户无法在此频段内发送信号。国内三大运营商（电信、移动、联通）均涉足NB-IoT领域，并有华为等企业的积极参与推广。
NBIoT：具有164dB的链路预算，相比GPRS和LTE有20dB的提升，开阔环境信号覆盖范围可以增加七倍。室内环境的信号覆盖相对较好，一般通信距离为15km。LoRa：提供了最大168dB的链路预算，在城市中无线距离范围是12公里，在郊区无线距离比较高 可达20km。
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术
〖壹〗、 大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行高效微调的方法，其核心思想是通过低秩分解技术对模型进行微调，以减少训练参数、降低GPU显存使用量，同时不会增加推理耗时。
〖贰〗、 LoRA技术是一种针对大模型微调的高效方法，它能够在不大幅增加显存占用的情况下，实现对大模型的灵活调整。传统微调大模型的方式往往需要对整个模型的参数进行训练，这不仅耗时耗力，而且显存占用极高。而LoRA技术则通过一种巧妙的方式，实现了显存的高效利用。
〖叁〗、 Lora和PTuning v2的低显存学习原理分析如下：Lora原理： 低秩分解：Lora通过在全连接层中采用低秩分解技术，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B。这种方法有效地降低了微调参数的数量，从而避免了全参数微调所带来的高昂资源消耗。 应用位置：在Transformer模型中，Lora主要应用在multihead attention部分。
为什么不建议用lora
此外，LoRa通信存在较大延迟，因为它需要多次信号转发，这可能不适合实时响应的应用。 LoRa的通信质量也受环境因素影响显著，如建筑物、电线和大气条件都可能干扰其信号。 最后，由于LoRa传输距离远且功率低，它更容易遭受各种攻击，如对通信机的攻击、中继攻击和信号干扰攻击。
不建议使用LoRa的主要原因有以下几点：通信速率有限：LoRa的最大通信速率仅为5kbps，远低于WIFI、蓝牙和Zigbee等常见通信协议的速率。在需要高速数据传输的场合中，LoRa无法满足需求。存在较大的延迟：由于LoRa信号在传输过程中需要经过多次转发，因此存在较大的延迟。
总之，尽管LoRa在某些情况下可能是一种有效的通信协议，但在其他情况下，不建议使用它，因为它的通信速率较慢，存在延迟和可靠性问题，并且容易受到多种攻击的影响。
传输速率相对低：不太适合对数据传输速率要求高的场景。LoRa的优点： 远距离传输：在复杂环境下也能实现较远的通信距离。 低功耗：同样具备较低的功耗特性。 组网灵活：可以方便地组建各种网络拓扑结构。LoRa的缺点： 频段资源有限：可用频段相对较少。
首先，Lora的低功耗特性是其一大优势。接收电流仅为10mA，睡眠电流小于200nA，这大大延长了电池的使用寿命，减少了电池供电设备的功耗。其次，Lora的传输距离远，与传统无线技术相比，其在低速空旷条件下的传输距离可达10公里。
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