本篇文章给大家谈谈lora部署，以及lora架构对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
PPdiffusers从DreamBooth(+Lora)训练到应用发布全套流程
〖壹〗、 首先，选取 DreamBooth或Lora进行微调训练。DreamBooth效果可能更佳，但参数设置更多；Lora参数量较小。 安装所需库，如遇到安装问题，重启内核或重复pip安装直到成功。 准备4至9张jpg或png格式的训练图片。
〖贰〗、 首先，需要安装相关开发库，包括diffusers、transformers等。建议提前注册huggingface账号，以便训练完成后将模型上传至huggingface网站的个人账号页面。登录时，系统会提示生成一个具有write权限的token用于上传模型。关于训练数据集的准备，可借鉴 系列三的文章。下面 启动训练脚本。随后，利用推理脚本进行图像生成。
〖叁〗、 加载Textual Inversion示例：先加载底模，再通过load_textual_inversion方法加载特定的embedding。示例使用sd-concepts-library/gta5-artwork，提示中需使用对应触发词表达GTA5风格。LoRA适配器通过在训练好的扩散模型中插入新权重参数，仅更新这些参数，实现快速训练和小权重产出。
详细教程!搭建LoRaWAN服务器——ChirpStack
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖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〗、 下面 ，为E78-DTU设置轮询参数，选取 Modbus指令并配置CRC校验，设置轮询模式和间隔时间。客户端使用MQTTX软件订阅ChirpStack服务器的数据主题，确保接收到设备返回的数据。通过以上步骤，你已成功搭建了LoRaWAN自动采集系统。
〖陆〗、 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。
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〗、 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。
〖叁〗、 模型训练的第一步是创建容器。在 OpenBayes 中，选取 一台搭载了4090显卡的1-gpu，安装python-10和cudu-11，并完成容器创建。下面 ，下载并配置 llama-factory 源码。下载后，通过命令安装所需的模块，注意不要添加代理。启动 llama-factory 的 web-ui 页面，访问其API地址，即可查看页面。
〖肆〗、 首先，访问Ollama官方网站 并下载与操作系统相匹配的版本，如macOS用户可选取 mac版本。完成安装后，根据程序提示进行基本设置。打开程序，点击next和install以安装所需命令行工具。程序会提供一个默认链接启动Llama 2，而今天我们将使用链接访问Llama 3信息。进入模型页面，选取 8B模型进行本地运行。
〖伍〗、 微调（Fine-Tuning）是定制模型的关键技术，它通过在预训练的基础上使用特定领域或任务的数据集进行训练，调整模型参数以适应特定需求。例如，Llama 3原生不支持中文，但通过微调，我们可以让它支持中文。微调过程包括基于预训练模型进行少量迭代训练，调整参数以优化特定任务的性能。
什么是lora
〖壹〗、 LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。
〖贰〗、 Lora的含义：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。
〖叁〗、 LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”，是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用了特殊的调制技术，使得传输距离可以达到数公里，同时能够在低功耗下工作，适合在电池供电的设备中使用。LORA的应用领域非常广泛，包括智慧城市、智能家居、智能交通、工业自动化等。
深入了解LoRa无线通信模块的工作原理探索LoRa无线通信技术的关键优势...
深入了解LoRa无线通信模块工作原理 无线通信模块的需求日益增长，随着物联网技术的迅猛发展。在物联网应用中得到广泛应用，而LoRa无线通信模块以其优异的通信效率和范围。为读者解密其背后的技术原理，本文将深入探讨LoRa无线通信模块的工作原理。
Lora无线通信技术作为一种长距离低功耗的无线通信方案，已经在物联网领域得到了广泛应用。其特点与优势使得Lora无线通信技术成为连接物品和设备的重要手段，促进了智能城市、智慧农业等领域的发展。随着技术的不断演进和应用场景的扩大，Lora无线通信技术有望在未来发挥更重要的作用。
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技术是一种由Semtech公司开发的低功耗局域网无线标准，它在保持低功耗的同时，能实现远距离传输。相比于传统无线方式，LoRa在相同的功耗下，传输距离能扩大3-5倍，达到数公里到数十公里，解决了低功耗与远距离传输难以兼得的难题。二 LoRa技术具有多方面的优势与挑战。
当采用LPWAN技术之后，设计人员可做到两者都兼顾，最大程度地实现更长距离通信与更低功耗，同时还可节省额外的中继器成本。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。
LoRa技术是一种特别设计的无线电调制解调技术，它集成了数字扩频、数字信号处理和前向纠错编码技术，从而实现了前所未有的通信性能。以四信 F8L10D LoRa模块为例，它的穿透能力极强，传输距离远，最大传输距离可达5公里，这使其在许多领域中都能发挥出色的作用。
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