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大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术
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。
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。
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。因此，大模型微调技术旨在通过微调少量参数实现模型迁移，LoRA便是当前主流的微调技术之一。
本文总结了高效微调技术QLoRA在训练LLaMA大模型以及模型推理过程中的应用，并提供了详细的操作步骤和实际效果分析。通过实践，我们能够验证QLoRA技术在不牺牲性能的前提下，显著减少模型微调所需的计算资源，实现更大规模模型的高效训练与应用。
显存占用低：通过量化技术，QLORA显著降低了模型训练时的显存占用，使得在单个GPU上就能对大型语言模型进行微调。训练效率高：QLORA结合了高效的量化方法和优化器管理策略，使得模型训练过程更加高效。
G显存能训练LoRA。LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）作为一种微调大模型的方法，其核心优势在于能够显著减少计算量和显存占用，使得在资源相对有限的设备上，如配备12G显存的显卡，也能进行大模型的微调。
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。
第二，电池供电寿命。LoRa模块在处理干扰、网络重迭、可伸缩性等方面具有独特的特性，但却不能提供像蜂窝协议一样的服务质量。NB-IoT出于对服务质量的考虑，不能提供类似LoRa一样的电池寿命。第三，设备成本。对终端节点来说，LoRa协议比NB-IoT更简单，更容易开发并且对于微处理器的适用和兼容性更好。
干扰风险：若LoRa设备的发射参数违规（如功率超标），可能对其他无线电业务（如航空通信、气象雷达）造成干扰，此类设备会被相关部门限制或查处。误解澄清LoRa本身是一种通信技术，并非被禁止的设备类型，网络上关于“禁止”的说法多源于对合规使用要求的误解。
穿透障碍,实现远距离通信!探秘LoRa技术的优势与挑战
〖壹〗、 LoRa技术的最大特点是在同样的功耗条件下，比其他无线方式传播的距离更远。根据实际应用环境不同，LoRa可以实现数公里到数十公里的跨越，解决了低功耗和远距离不能兼得的难题。这一特性使得LoRa在需要远距离通信且功耗受限的场景中具有显著优势。
〖贰〗、 无线传输：LoRa技术实现远距离低功耗通信LoRa网关的核心无线传输技术为LoRa（Long Range），这是一种基于扩频调制（CSS调制）的无线通信技术，工作在免授权的ISM频段（如中国470~510MHz）。
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〗、 灵活性：支持快速切换任务，仅需替换对应的低秩矩阵，无需重新训练整个模型。适用场景：适用于大规模预训练模型（如GPT、BERT）的微调，尤其在计算资源有限或需快速适配多任务的场景中表现突出。示例说明假设原始权重矩阵 (W_0) 维度为 (1000 times 2000)，全量微调需训练 (2，000，000) 个参数。
〖伍〗、 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。
〖陆〗、 Langchain无法按预期回复的核心原因在于RAG场景下模型对垂直领域内容的理解与生成能力不足，可通过构建垂直领域生成式阅读理解数据集并结合多种微调模式优化模型性能来解决。具体原因与解决方案如下：Langchain回复不准确的常见原因理解偏差 原文表述模糊或语言结构复杂，导致模型无法准确解析意图。
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