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Lora无线技术原理及优缺点
〖壹〗、 LoRa无线技术缺点： 数据传输速率：虽然LoRa技术适用于发送和接收少量数据的应用，但其数据传输速率相对较低，不适合大量数据传输。 带宽占用：使用高扩频因子会增加无线电频谱的占用，可能在一定程度上影响频谱资源的有效利用。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 LoRa技术具有远距离、低功耗（电池寿命长）、多节点、低成本的特性。
〖肆〗、 LoRa使用线性调频扩频调制技术，既保持了像FSK（频移键控）一样的低功耗特性，也显著增加了通信传输距离，从而提高网络效率和抗干扰能力，即不同扩频序列的终端在使用相同的频率同时发送时不会相互干扰，在此基础上研发的网关能实现多路并行的数据接受，大大扩展了网络容量。
〖伍〗、 Lora产品的安装使用较ZigBee更简单，因而安装使用成本更低。LoRa与ZigBee技术介绍LoRa简介：物联网应用中的无线技术有多种，可组成局域网或广域网。组成局域网的无线技术主要有4GHz的WiFi，蓝牙、Zigbee等，组成广域网的无线技术主要有2G/3G/4G等。这些无线技术，优缺点非常明显，可如下图总结。
QLoRA:量化LLM的高效微调策略与实践
QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。例如，Guanaco模型家族在Vicuna基准上表现优异，只需24小时的微调就接近了ChatGPT的93%水平。
全参调整：对整个模型的所有参数进行调整。部分冻结参数调整：冻结部分参数，仅对部分参数进行调整。LoRA：通过引入额外的低秩参数来提高模型对特定任务的适应性，降低了资源消耗。QLoRA：LoRA的量化版本，进一步减少了资源需求。
LoRA技术为高效微调大型语言模型提供了有力工具，通过减少参数量、降低计算成本，同时保持模型性能，使得LLM的定制和应用更加广泛和经济。随着LoRA等参数有效微调技术的不断发展，未来将有更多研究领域和行业受益于这一创新方法。
QLoRA结合模型量化技术与LoRA参数微调策略，允许在有限内存（如48GB GPU内存）上对大型模型（如65B参数）进行微调。QLoRA采用的量化方法集成于bitsandbytes库，成为Transformers模型量化的官方实现。自2023年7月14日以来，采用QLoRA微调的Guanaco模型在多个任务上表现出色，在Open LLM Leaderboard上排名第二。
无法进行训练。最后，我们讨论了为什么高效微调技术能加快训练速度。相对于全局微调，这些技术通过减少参数量、计算量和显存消耗，加速训练过程。本文还提供了LoRA代码解析，包括MergedLinear类解析和对Llama模型进行LoRA微调的代码实现。通过MergedLinear类替换Attention中生成QKV的三个Linear层，实现LoRA微调。
LoRA策略则通过修改权重更新方式，利用预训练模型的低秩特性，实现高效微调。IA3（通过抑制和放大内部激活注入适配器）和P-Tuning（基于提示的微调）是其他高级微调技术，分别通过注入学习向量和优化提示表示来提高模型性能。
物联网(iot)的通信模块选取 ?
〖壹〗、 物联网的通信模块选取 主要包括以下几种：短距通信模块：Zigbee：在功耗和mesh组网上有优势，但速率较慢且需要网关，适用于对功耗有严格要求且设备数量较多的场景。WiFi：家庭网络的核心，速率快，适用于智能家居等需要高速数据传输的场景。
〖贰〗、 对于应用企业而言，考虑到定制化项目与成本或数据安全性等因素，他们更倾向于选取 LoRa这样的私有网络。此外，由于未来物联网的价值主要集中在平台和应用层，用户倾向于自建网络以掌握数据。当前，LPWAN技术在系统容量、速率、覆盖能力与安全可控性方面存在不足与挑战。
〖叁〗、 在物联网领域，WiFi模块的选取 至关重要。近来 市面上常见的方案包括瑞昱RTL87乐鑫ESP826德州仪器TI CC3200、联发科MT768高通QCA4004以及博通BCM43341。不同方案在性能、功耗、成本和兼容性方面各有千秋。瑞昱RTL8710 WiFi模块以其出色的性价比赢得了市场的认可。
〖肆〗、 技术：使用NBIoT技术。特点：良好的穿透能力和覆盖范围。应用领域：智能电表、智能停车、环境监测等。在选取 无线通信模块时，需综合考虑兼容性、能耗、尺寸与形状、性能、成本以及环境适应性等关键因素，以确保所选模块能够满足特定物联网应用的需求。
〖伍〗、 有啊， 比如 SKYLAB 的物联网（IoT）串口WiFi模块WU10WU106，通过WU105模块，传统的串口设备在不需要更改任何配置的情况下，即可通过Internet传输自己的数据。可以为用户的串口设备通过网络传输数据提供完整快速的解决方案。天工测控专业 做WiFi模块 15年，品质可靠，有很多经典WiFi模块可供选取 。
当我体验了B612的AI写真后,感叹妙鸭的成功确实是不无道理的..._百度知...
对比B612，虽然起势较早，但最终被妙鸭相机超越，AI写真领域核心痛点在于生成与用户高度相似的图像。妙鸭相机的成功证明，深入理解用户需求，专注于细分市场，是AI赛道走向成功的关键。
本书的主人公是来自外星球的小王子。书中以一位飞行员作为故事叙述者，讲述了小王子从自己星球出发前往地球的过程中，所经历的各种历险。作者以小王子的孩子式的眼光，透视出成人的空虚、盲目，愚妄和死板教条，用浅显天真的语言写出了人类的孤独寂寞、没有根基随风流浪的命运。
SD模型微调方法
Network Rank建议设置为128，Network Alpha用于调整网络维度，LR Scheduler推荐使用恒定学习率。优化选项包括混合精度（FP16或BF16）、CPU线程数、优化方法（AdamW8bit）、Cache latent等，增强选项涉及数据增强、dropout、噪声添加等。微调SD模型时，关键在于理解参数的作用，结合实际任务需求进行实验调整。
Textual Inversion 是一种微调方法，它专注于找到一个专有的嵌入向量，使得模型在输入特定提示时能够生成与文本编码器之前未见过的实体相关的图像。例如，通过训练，模型能够输出亚瑟对应的图像，尽管文本编码器之前未见过亚瑟这个词。此方法生成的数据量很小，通常只有十几千字节，但效果直观且易于理解。
理解基础： AI（模拟学习）中的SD模型，其关键参数包括：检查点（CKPT）：定义图的风格，大小通常2-10GB，存储在safetensors/ckpt格式文件中。 大模型（底膜）示例：如anything（动漫风）、v1-5-pruned（欧美风）等。
Stable Diffusion模型LoRA的本地训练方法主要包括以下步骤和要点：准备训练环境与数据：环境：确保本地机器或服务器具备足够的计算资源，包括GPU和足够的存储空间。数据：收集与任务相关的图像文本配对数据，数量建议在1030对之间，确保数据质量高且与微调目标一致。
[论文尝鲜]GLoRA-泛化LoRA搞peft
〖壹〗、 泛化LoRA（GLoRA）是2023年6月在arxiv上发表的一项研究，旨在提升通用的参数微调能力。该论文提出了一种新颖的框架，显著增强低秩自适应方法，适用于迁移学习、少样本学习和领域泛化任务。GLoRA的核心在于为权重和激活增加维度以适应新任务。
〖贰〗、 使用 PEFT 和 LoRa 技术微调 LLM 的指南 PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。
〖叁〗、 总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相当的性能。LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和P-Tuning系列则根据特定任务和应用场景有所不同。这些方法的创新和优化，展现了AI技术在适应性和效率上的持续进步。
〖肆〗、 PEFT技术包括适配器（Adapters）、LoRA（低秩适应）等策略，旨在减少可训练参数数量，提高微调效率。适配器通过在现有架构上添加额外层并仅微调这些层来实现这一目标。LoRA策略则通过修改权重训练和更新方式，利用预训练模型的权重表示的低秩特性，实现微调的高效化。
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