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为什么不建议用lora
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。
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。
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。
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。
AIGC|FineTune工程之LoRa高效参数微调
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。
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。
参数高效微调参数高效微调（PEFT）旨在通过减少微调参数的数量和计算复杂度，提高预训练模型在新任务上的性能，有效降低大型预训练模型的训练成本。Prompt TuningPrompt Tuning的核心在于，基于基座模型，为特定任务训练少量参数的小模型，通过在输入序列前添加特定长度的特殊Token，以增强生成期望序列的概率。
LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
〖贰〗、 LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。
〖叁〗、 大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。
〖肆〗、 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。
〖伍〗、 为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
大模型微调技术LoRA
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。
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。
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。
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。
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。
大模型微调方法总结本文将介绍几种常见的大模型微调技术：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，它们各自针对不同的问题和场景提供解决方案。
lora和nbiot的区别
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 NBIoT：低功耗：电池寿命长达10年，适合长期运行的物联网设备。强覆盖能力：支持大量连接，适用于远程抄表、货运监控等广域覆盖场景。成本低廉：模块成本低，信号稳定，适合在密集区域部署。Lora：多终端连接：支持多个终端与单一网关的连接结构，适合大规模、分散的监测设备。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 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。
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