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一文详解LoRa,内附入门指南!
〖壹〗、 LoRa技术概述 核心原理：LoRa技术的核心是源线性调频扩频，能够在SubGHz频段上进行远距离、低功耗的数据传输。 适用场景：尤其适合于传感器数据等小尺寸有效载荷的传输，如灯光秀等需要稳定同步的场景。 技术优势：与WiFi、蓝牙等技术相比，LoRa能提供更长的通信距离，且在多个阵营中脱颖而出。
〖贰〗、 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。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。
〖叁〗、 LoRa技术，源于“Long Range”的缩写，是一种基于线性调频扩频的调制技术，通过增加扩频因子来扩展通信范围，但同时也影响了信号速率和抗干扰能力。LoRaWAN是LoRa技术的MAC层协议，采用星型拓扑结构，包括终端设备、网关、网络服务器和应用服务器四个部分。
第九课_LoRA原理和实践
〖壹〗、 LoRA定义：LoRA全称为LoRARank Adaptation Model，即大模型的“低秩适应”。它是一种用于大模型的“低秩适应”技术，由微软团队在2021年提出。低秩适应：低秩适应涉及对矩阵秩的调整以优化模型性能。通过低秩适应，模型可以更高效地处理数据，降低资源消耗，提高训练效率和灵活性。
〖贰〗、 LoRA，即低秩Adapter，主要应用于语言模型的优化和扩展。其核心思想是通过低秩矩阵的引入，实现对原始模型的高效调整，同时保持模型的计算效率和性能。LoRA的结构相对简单，易于理解。从Adapter的角度审视，LoRA相较于传统Adapter，具有显著特性。
〖叁〗、 在LoRA中，秩的运用主要体现在参数矩阵的简化上。例如，秩为1的矩阵仅由一个线性关系组成，而秩为2的矩阵则包含两个独立的线性关系。这种矩阵简化不仅降低了计算复杂度，而且有助于模型学习更紧凑、更高效的表示。LoRA的低秩特性来源于其设计的灵活性和效率考量。
〖肆〗、 LoRA的工作原理：论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出了将权重变化ΔW分解为秩较低的表示，而不是直接分解矩阵。这使得在微调过程中，模型能够更高效地适应新任务，同时保留原有知识。LoRA实战：使用LoRA技术微调LLM非常直接，可以视为对全连接层的前向传递进行修正。
探究Lora无线通信技术的原理与应用(实现长距离低功耗的物联网通信方案...
Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
通过对FLUTE通信协议的原理构架和应用进行深入分析，我们可以看到它在超长距离低功耗物联网通信中的巨大潜力。随着物联网的不断发展，FLUTE通信协议有望成为解决超长距离低功耗通信需求的重要技术。通过FLUTE通信协议，物联网设备可以实现远距离通信，同时具备低功耗和高可靠性的特点。
LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
LoRa是一种长距离无线通信技术，以其广覆盖、低功耗和抗干扰的特点在物联网应用中广泛应用。以下是关于LoRa的详细解答及入门指南：LoRa技术概述 核心原理：LoRa技术的核心是源线性调频扩频，能够在SubGHz频段上进行远距离、低功耗的数据传输。
LORA模块是一种长距离、低功耗的无线通信模块。LORA模块，全称为Long Range模块，是近年来随着物联网技术的发展而兴起的一种无线通信模块。其主要特点在于能够实现较长的通信距离以及较低的工作功耗。
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。
大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 定义：灾难性遗忘指的是在模型学习新任务后，会丧失原有知识，限制了模型的扩展性和通用性。影响：在大型语言模型微调过程中，灾难性遗忘是一个重要问题，它会导致模型在处理新任务时忘记之前学到的知识。LoRA微调技术 介绍：LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。
〖贰〗、 使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
〖叁〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖肆〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。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。
〖伍〗、 LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。其核心目标是增强大型语言模型在特定任务上的性能，同时保持模型的通用性和灵活性，实现跨任务和数据集的有效迁移学习。在处理多变语言任务时，LoRA展现较大优势，受到广泛关注。
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
〖壹〗、 在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
〖贰〗、 梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
〖叁〗、 通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
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