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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〗、 LoRaWAN设备接入Chirpstack的步骤如下：登录Chirpstack服务器：通过域名ns.rejeee.com和端口号80登录Chirpstack服务器。获取测试账户用于后续的实践操作。添加网关信息：在平台中，导航至Tenant Gateways。点击右上方的Add gateway，填写网关名称和网关EUI。网关侧需配置Chirpstack服务器地址以及对应区域的端口。
〖叁〗、 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。
ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
〖壹〗、 ComfyUI完全入门：使用LoRA模型的方法如下：了解LoRA模型：LoRA模型是专为特定主体或风格的图片生成而设计的微调模型。选取 部署方式：本地部署：需要特殊网络设置、8GB显存以上的Nvidia显卡和一定的动手能力。云端服务器：推荐方式，可直接启动预配置的ComfyUI镜像，简化安装过程。
〖贰〗、 下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。
〖叁〗、 要提升ComfyUI的SD图片生成速度，可以尝试以下几种方法：使用LCM Lora模型：优势：能明显加速出图速度。注意事项：在较低采样步数下，细节可能会有损失。推荐采样器为LCM，Scheduler使用sgm_uniform。不适用于SDXL模型。使用Turbo Lora模型：优势：适用于任何SDXL模型，大幅提高速度。
〖肆〗、 安装与初步了解 安装：从ComfyUI官方网站 获取详细的安装指南，并按照步骤进行安装。 核心概念：ComfyUI是一个基于节点的图像生成GUI，通过链接不同节点构建工作流程。每个节点执行特定任务，如加载模型、输入提示等。基础操作 界面缩放：使用鼠标滚轮或两指捏合放大和缩小界面。
lora和nbiot的区别
NBIoT和LoRa的主要区别如下：频段与授权：NBIoT：基于蜂窝通信授权频段，涉及收费。LoRa：工作在无执照频段，无需额外付费，且在500MHz至1GHz的频段上有长距离通信的优势。电池寿命：NBIoT：适合对电池寿命有高要求的场景，能提供稳定的服务质量。
频段差异：LoRa技术通常在1GHz以下的非授权频段 operate，这意味着使用LoRa无需支付额外的频率使用费用。相反，NB-IoT使用的是授权频段，通常在1GHz以下，这要求运营商支付费用。在500MHz到1GHz之间的频段对于长距离通信最为有利，因为天线的尺寸和效率在这方面有显著优势。
NBIoT：由于速度需求高，可能消耗更多电力，设备成本也相对较高。LoRa：低功耗和低成本使其适合长寿命无源设备和能源受限的环境。安全可靠：NBIoT：具有较高的安全性和可靠性，适用于需要稳定连接的城市和建筑应用。
LoRa网络：是一种中远距离通讯网络，速率低。宣传中可以达到十几公里范围。但是在项目实际使用中，建议实际采用打个折。
随着物联网的兴起，NB-IoT和LoRa作为主流的低功耗广域网技术备受瞩目。它们各自在频段、电池寿命、设备成本和部署进度上有所区别，以便满足不同应用场景的需求。首先，LoRa工作在无执照频段，无需额外付费，而NB-IoT基于蜂窝通信授权，涉及收费。500MHz至1GHz的频段利于长距离通信，LoRa在此方面有优势。
LLaMA-7B部署的学习体验
〖壹〗、 首先，我使用的是配置8张V100显卡的服务器，运行CUDA版本1PyTorch版本11和Python版本10。我基于PyTorch环境准备，包括创建虚拟环境、安装依赖库，特别注意从commit id为13e53fc的GitHub仓库下载并安装Peft库，以确保获取正确的版本。为了开始实验，我下载了LLaMA的7B和13B版本。
〖贰〗、 本文旨在对比vllm和TGI这两个开源方案在部署LLaMa v2 7B模型时的性能和体验。测试环境为单卡4090 + i9-13900K。结果表明，TGI (0.3) 在吞吐量上略胜vllm (v0.2)一筹。vllm的部署遇到了不少挑战，包括网络和依赖问题，最终通过定制化的Dockerfile解决了安装难题。
〖叁〗、 在Linux平台上部署和运行Ollama框架，能够简化大型语言模型如Mistral-7B和Gemma-7B的部署过程。Ollama作为开源框架，通过将模型权重、配置和数据打包，降低了GPU管理的复杂性，特别适合于macOS和Linux用户，WSL 2环境下的Windows用户也能方便地使用。Ollama的优势在于其易安装和易用性。
〖肆〗、 安装Ollama在Linux系统上非常简单，执行命令即可。下载特定模型，如Mistral-7B和Gemma-7B，可使用Ollama命令行工具。启动服务后，通过nvidia-smi查看显存占用情况，发现即使是16G的卡也能同时运行Mistral和Gemma7B。测试模型效果，使用命令行直接运行，或通过Python代码调用，对比Mistral和Gemma7B的表现。
〖伍〗、 在Linux上部署Ollama，启动Mistral7B及Gemma7B服务，并测试效果的步骤如下：下载并安装Ollama：从Ollama官方网站 下载安装包。在Linux系统上执行安装命令，完成Ollama的安装。下载Mistral7B和Gemma7B模型：使用Ollama命令行工具下载Mistral7B和Gemma7B模型。确保模型文件存储在指定的目录中，以便后续启动服务时使用。
LoRa通讯和NB-IoT有哪些优势?
LoRa通讯和NBIoT的优势分别如下：LoRa通讯的优势： 频段与成本：工作在非授权频段，无需额外付费，适合低成本和大量连接的应用场景。 电池寿命：LoRaWAN节点设计注重低成本和长电池寿命，适用于通信不频繁且需要高电池寿命的场景。
NB-IoT，作为基于2G频段的广域网解决方案，因其低功耗（可达到10年）和强大的覆盖能力（能支持10万个连接），在远程抄表、货运监控等领域广泛应用。它的模块成本低廉，且信号稳定，即使在密集区域也能保持良好的连接。
NBIoT：基于蜂窝通信授权频段，涉及收费。LoRa：工作在无执照频段，无需额外付费，且在500MHz至1GHz的频段上有长距离通信的优势。电池寿命：NBIoT：适合对电池寿命有高要求的场景，能提供稳定的服务质量。
设备成本：从终端节点的角度来看，LoRa协议比NB-IoT更为简单，易于开发，并且对微处理器的适应性更好。市场上已经可以找到成本低廉、技术成熟的LoRa模块，并且不断有升级版本推出。LoRa可以利用传统的信号塔、工业基站甚至是便携式家庭网关进行通信。构建基站和家庭网关的成本相对较低。
NBIoT：由于速度需求高，可能消耗更多电力，设备成本也相对较高。LoRa：低功耗和低成本使其适合长寿命无源设备和能源受限的环境。安全可靠：NBIoT：具有较高的安全性和可靠性，适用于需要稳定连接的城市和建筑应用。
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