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zigbee与lora的智能家居区别
LoRa不仅能满足这种数据量少的控制类智能家居设备，由于LoRa抗干扰能力强，信号覆盖范围广，容量大，所需要的网关数量少，可节约成本。LoRa可搭配WiFi等通信技术联结数据量大的应用，提升智能家居系统整体性能。
lora智能家居是点对点通讯模式的明星，实现长距离传输，没有网络直放站的传输距离，即智能附件与智能控制的主机直接相互连接，不需要大量节点传达，与其他通信技术相比，lora技术更适合于低成规模的物联网的大规模部署。
与ZIGBEE有相似之处，相比ZigBee，LORA的户外传输距离更远，穿透力也挺好。
LoRa智能家居采用的是点对点的星型通信方式，实现远距离传输，无需网络中继器传输距离，即智能配件直接可与智能中控主机互联互能，不需要中间大量的节点来转达，与其他通信技术相比，LoRa技术更加适合于低成 本大规模的物联网部署。
此外，ZigBee技术还具有较高的安全性和较低的网络延迟，适用于智能家居、工业自动化和环境监测等领域。LoRa和ZigBee在物联网应用中的角色各有侧重。LoRa技术在覆盖范围和传输距离上具有明显优势，适用于远程监控和大数据传输。而ZigBee技术则更加注重设备的低功耗和低成本，适用于需要大量传感器节点的网络。
AIGC|FineTune工程之LoRa高效参数微调
LoRa通过在大型预训练语言模型的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量。它将权重矩阵W分解为W0 + BA的形式，其中W0保持不变，A和B成为可训练参数，从而降低了计算和内存需求。优势特点：减少参数量：LoRa将参数量降至原模型的极小程度，使得微调过程更加高效。
本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
LoRA：核心思想：利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。优势：有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。Adapter：核心思想：一种轻量级替代全模型微调的策略，通过在预训练模型各层添加小型模块，只针对特定任务进行学习。
LoRALoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。这种方法有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
微调是AI模型的关键技术，特别是在迁移学习中广泛应用。在“小模型”时代，全参数微调（full fine tuning）相对容易实现，但随着GPT系列大模型的兴起，几亿参数量的语言模型成为主流。这种背景下，全参数微调不仅耗时长、消耗显存，PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法变得尤为重要。
为什么不建议用lora
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 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。
〖伍〗、 占用资源较少。在选取 模型时，Dreambooth是近来 比较受欢迎 的选取 ，因为它易于使用且效果良好。尽管LoRA在训练效率上有优势，但Dreambooth在存储和新手友好性方面具有优势。Textual Inversion在存储效率上领先，Hypernetwork则具有较小的文件大小。根据具体需求和资源限制，开发者可以选取 最合适的模型进行使用。
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