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海导科技|LoRa牛羊定位:革新畜牧管理的智能化路径
LoRa（Long Range）技术凭借其低功耗、远距离传输和精准定位能力，为牛羊定位管理提供了革命性解决方案，彻底改变了传统畜牧业的运营模式。
系统构成LoRa牛羊定位系统主要由定位标签（佩戴于牛羊身上）、LoRa网关（负责数据收发）以及后端管理平台（数据处理与分析）三部分组成。定位标签内置LoRa模块和GPS芯片，能够定时发送位置信息。LoRa网关作为中继站，将这些信息通过LoRa网络传输至云端服务器。后端管理平台负责数据解析、展示及报警功能。
通过合理的基站选址、标签选型与佩戴以及低功耗实践策略的实施，LoRa牛羊定位系统实现了对牧场的全面覆盖。无论是在开阔的草原、茂密的植被还是崎岖的山地，系统都能准确、稳定地定位牛羊的位置和状态。
网络层：打通数据传输的“高速公路”。采用LoRaWAN、NB-IoT、ZigBee等低功耗广域网技术，实现传感器与云端平台的稳定连接，确保数据的实时传输与高效处理。平台层：构建农业大数据中枢。整合气象数据、市场行情、作物模型等多源信息，通过机器学习算法生成决策建议，为农业生产提供智能化的决策支持。
LLM微调-LoRA及其变种
〖壹〗、 LLM微调-LoRA及其变种 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型语言模型（LLM）的高效微调方法。与全参数微调相比，LoRA在冻结LLM本身参数的基础上，通过增加两个可学习的低秩矩阵（A和B）来实现对模型的微调，从而大大降低了显存需求和数据量要求，同时保持了较高的训练速度和稳定性。
〖贰〗、 核心思想：LoRA(LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS)的核心思想是通过低秩分解来模拟参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。这种方法在微调大型语言模型(LLM)时，能够显著减少所需的计算资源和存储空间。
〖叁〗、 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。因此，大模型微调技术旨在通过微调少量参数实现模型迁移，LoRA便是当前主流的微调技术之一。
〖肆〗、 Full-tuning（全量微调）概述：Full-tuning是最传统、最彻底的微调方式，它涉及对模型的所有参数进行调整，以适应特定的任务。这种方法就像给模型做一次全面的“重塑金身”，确保模型能够深度学习并适应新的任务。实施步骤：加载预训练好的LLM模型及其所有参数。
〖伍〗、 (1) 论文信息论文《LORA： LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》(2) 思路在Transformer架构的每一层中加入可训练的低秩分解矩阵，减少下游任务的参数量。(3) 结构在每一层self-attention中添加$\bigtriangleup W$参数，减少计算资源需求。
【AI绘画】LoRA训练与正则化的真相:Dreambooth底层原理
〖壹〗、 在Dreambooth方法中，LoRA可以被用来优化模型的微调过程。由于LoRA能够以一种低秩的方式调整模型的参数，因此它能够在保持模型性能的同时，显著减少微调所需的计算资源和时间。这使得LoRA成为在资源有限的情况下进行模型微调的一种有效手段。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 LoRA是一种针对大模型参数的低秩适应方法，通过减少可训练参数来有效finetune。ControlNet则用来在特定数据集上微调模型，同时保持原模型的大部分能力。最后，T2I-Adapter技术（详情未提供）可能是另一种适应和控制生成内容的手段。这些技术的进一步学习和实践，可以通过论文、博主讲解和社区代码库来深入理解。
Lora和Zigbee无线通讯技术的对比
综上所述，Lora和Zigbee都是物联网应用中重要的低功耗局域网无线通讯技术。它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的应用场景。在选取 无线通讯技术时，需要根据具体的应用需求、传输距离、功耗、抗干扰能力、数据速率以及成本等因素进行综合考虑。
Lora和Zigbee的无线通信技术对比如下：Lora的特点： 远程通信：Lora以其远程通信能力而著称，适合长距离的物联网应用。 低功耗广域网：适用于低功耗广域网场景，电池寿命长，适合需要长时间运行的设备。 覆盖范围广：具有较广的覆盖范围，适合智慧城市、智能家居和智能农业等大规模部署场景。
NBIoT、Lora、Zigbee三种无线通信技术各有其独特优势和应用场景：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。
微调大模型不再难:LoRA方法带你轻松节省训练成本!
LoRA方法之所以能够在微调大模型中脱颖而出，主要得益于其节省算力资源的特性。具体来说，LoRA方法通过冻结预训练模型的全部参数权重，只在新增的网络层进行训练，从而大大降低了训练成本。这种微调方式不仅节省了资源，而且效果并不逊色于其他不能怎么冻结参数的微调方式。
LoRA，全称Low-Rank Adaption（低秩自适应），是一种高效微调稳定扩散（Stable Diffusion，简称SD）模型的方法。在大模型或SD模型的训练中，时间和数据成本往往非常高昂。
LoRA训练能力秒画支持用户上传图像，并结合商汤自研模型或第三方模型训练定制化LoRA模型。用户只需通过简单的拖拉拽操作，即可快速完成模型微调，从而打造出个人专属的生成式AI模型，实现个性化风格的创作。工具使用 灵感广场秒画中的“灵感广场”模块为用户提供了丰富的创作灵感。
适用场景：RTX 4090拥有24G显存，这对于7B（70亿参数）及以下的小模型全量微调来说绰绰有余。同时，它还能轻松应对十几B模型的量化Lora微调以及推理工作。性价比：由于其出色的性能和适中的费用 ，RTX 4090成为了很多炼丹师的首选。
Fine-Tuning近来 主流的三种微调方式有什么区别?
〖壹〗、 Fine-Tuning近来 主流的三种微调方式——Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA，在机制、操作及适用场景上存在显著差异。
〖贰〗、 Prompt-tuning核心原理：Prompt-tuning通过修改输入文本的提示（Prompt）来引导预训练语言模型（PLM）生成特定任务的输出，而无需微调整个模型参数。其核心逻辑是将任务需求编码为可学习的连续向量（软提示），通过调整这些向量间接激活模型内部已有的知识，而非直接修改模型权重。
〖叁〗、 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。 Adapter方法： 核心思想：在预训练模型的每一层添加适配器模块，通过限制适配器参数量来实现微调。
〖肆〗、 在整个数据集上训练模型，并超越精调的效果。总结：P-tuning通过添加模板和LSTM编码的prompt，以及输入上的anchor，实现了对NLU任务的轻量级微调，并取得了超越精调的效果。 Prompt-tuning简介：Prompt-tuning为每个任务定义了自己的prompt，拼接到数据上作为输入，并冻结预训练模型进行训练。
〖伍〗、 SFT的主要方式 全参数微调（Full Parameter Fine Tuning）定义：涉及对模型的所有权重进行调整，以使其完全适应特定领域或任务。适用场景：适用于拥有大量与任务高度相关的高质量训练数据的情况。优势：通过更新所有参数，最大程度地优化模型对新任务的理解和表现。
〖陆〗、 PEFT主要想解决的问题，就是FFT存在的上述两个问题，PEFT也是近来 比较主流的微调方案。
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