本篇文章给大家谈谈lora技术延迟，以及lora技术是什么意思对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行高效微调的方法，其核心思想是通过低秩分解技术对模型进行微调，以减少训练参数、降低GPU显存使用量，同时不会增加推理耗时。
LoRA技术是一种针对大模型微调的高效方法，它能够在不大幅增加显存占用的情况下，实现对大模型的灵活调整。传统微调大模型的方式往往需要对整个模型的参数进行训练，这不仅耗时耗力，而且显存占用极高。而LoRA技术则通过一种巧妙的方式，实现了显存的高效利用。
Lora和PTuning v2的低显存学习原理分析如下：Lora原理： 低秩分解：Lora通过在全连接层中采用低秩分解技术，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B。这种方法有效地降低了微调参数的数量，从而避免了全参数微调所带来的高昂资源消耗。 应用位置：在Transformer模型中，Lora主要应用在multihead attention部分。
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。
单卡显存占用不超过10G，显著降低了对硬件资源的需求。本文总结了高效微调技术QLoRA在训练LLaMA大模型以及模型推理过程中的应用，并提供了详细的操作步骤和实际效果分析。通过实践，我们能够验证QLoRA技术在不牺牲性能的前提下，显著减少模型微调所需的计算资源，实现更大规模模型的高效训练与应用。
LoRA：由于仅更新模型中的一小部分参数，LoRA在显存消耗上相对友好。这使得在显存资源有限的情况下，仍然可以进行有效的模型微调。QLoRA：通过量化技术，QLoRA进一步减少了显存消耗。相比LoRA，QLoRA可以节省约33%的显存。这对于显存资源非常紧张的场景来说，是一个非常有吸引力的选取 。
LoRaWAN简介
〖壹〗、 LoRa与LoRaWAN是物联网（IoT）领域中的关键技术，尤其在低功率广域网（LPWAN）方面表现出色。本文将对LoRa技术（物理层调制技术）和LoRaWAN（MAC层协议）进行简要介绍。LoRa技术简介 LoRa，即Long Range的缩写，代表远距离通信。
〖贰〗、 LoRa是物理层传输技术，其典型特点是距离远、功耗低、速率相对较低。使用LoRa技术需要将自己业务的bit输入或读出，而更上层的协议和业务则需要自己定义。相比之下，LoRaWAN是在LoRa物理层传输技术基础之上的以MAC层为主的一套协议标准。
〖叁〗、 LoRaWAN（LoRa Wide Area Network）是基于LoRa射频技术构建的一种低功耗、广域通信协议，用于连接和管理广域范围内的LoRaWAN设备。LoRaWAN为低功耗、长距离、兼容性的物联网通信提供了一种标准化的解决方案。
〖肆〗、 综上所述，看似复杂的LoRaWAN网关，其实只是设备和网络服务器之间的一个“中间人”。它通过接收和转发数据包，实现了LoRaWAN设备与网络服务器之间的通信。LoRaWAN网关的构造和部署方式灵活多样，可以根据不同的物联网应用需求进行选取 。同时，LoRaWAN网关的可靠性和稳定性对于物联网网络的性能和可靠性至关重要。
机智云物联网技术科普:一文看懂LoRa物联网!
机智云物联网技术科普：一文看懂LoRa物联网！什么是LoRa和LoRaWAN？LoRa是创建长距离通讯连接的物理层或无线调制技术。基于CSS调制技术（Chirp Spread Spectrum）的LoRa技术，相较于传统的FSK技术，能极大地增加通讯范围。
通过机智云物联网平台的5G工业网关，传统制造业能够实现智能化发展，完成5G工业互联转型升级。以信息化为基础，以网络化、智能化为核心，结合发展需求，机智云物联网平台竭力发挥自身技术服务应用等优势，打通了工业各个环节的数据互联互通，提高了设备的可调可控性，完成了资源整合优化。
LoRa物联网网关的稳定性需要从设备选型、网络建设、数据管理、安全防护和技术升级等多方面入手，确保设备长期稳定运行。比如全球领先的物联网开发和云服务平台机智云，平台已连接千万级物联网设备，工业级数据处理能力，云服务及业务系统服务可用性应高于99%。
NB-IoT产品：支持窄带物联网（NB-IoT）通信方式的产品创建，适用于低功耗、广覆盖的物联网场景。Mesh/LoRa/Zigbee/串行接口/射频网关子设备：支持多种低功耗、远距离通信协议的产品创建，以及串行接口和射频网关子设备的接入。
用机智云和ShineBlink打造智能语音控制版宠物屋 利用机智云物联网开发平台和ShineBlink开发板，结合传感器、语音控制模块及Wi-Fi模块，我们可以打造一款功能强大的智能语音控制版宠物屋。这款宠物屋不仅能实时监测环境状况，还能通过语音或App远程控制给宠物投食，极大地提升了宠物照顾的便捷性和智能化水平。
LoRA技术:大模型微调的轻量级解决方案
〖壹〗、 LoRA技术：大模型微调的轻量级解决方案 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
〖贰〗、 综上所述，LoRA 作为一种轻量级的模型微调方法，具有计算资源需求低、性能接近全量参数微调、模块小巧且部署灵活等优势。它在各种应用场景中都表现出了出色的性能和灵活性，为 AI 技术的发展注入了新的活力。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）简介：LoRA是一种基于模型内在低秩特性的轻量级微调方法。它假设在任务适配过程中，模型权重的改变量是低秩的，即可以通过较小的参数矩阵来模拟全参数微调的效果。方法：在预训练模型旁边增加一个旁路，通过降维矩阵A和升维矩阵B来模拟权重的改变量。
〖伍〗、 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。
〖陆〗、 LORA 的实践：在MetaLlama38BInstruct版本中，LORA被用于微调，这是一种轻量级的模型调整方法，有助于减少计算资源和时间的消耗。环境配置：项目提供了详细的环境设置指导，建议使用bf16精度进行微调，这有助于平衡计算效率和模型性能。
LoRa模块干扰问题的多维度解析与优化方案
综上所述，针对LoRa模块通信干扰问题，可以从优化频率规划、采用抗干扰技术、优化天线设计、合理布局节点以及电源管理等多个维度进行解析和优化。通过实施这些方案，可以有效提高LoRa通信的可靠性和稳定性，为物联网应用提供更加可靠的通信保障。
LoRA只训练一个新增的额外参数，而且这个参数仅用来适配当前任务。然而，这也意味着LoRA在训练多任务时需要多个不同的ΔW，多任务的学习对于LoRA来说比较困难。除非将它们当成同一个任务来处理，否则可能需要额外的策略来解决多任务学习的问题。
插件式灵活切换任务：LoRA允许共享预训练模型，并为不同任务构建多个小的LoRA模块。通过冻结共享模型，并替换特定任务的参数矩阵，可以高效地切换任务，显著减少存储需求和切换成本。小参数高效训练：LoRA通过优化较小的低秩矩阵，而不是计算大量参数的梯度，提高了训练效率。
LoRA进一步扩展了Adapter的应用范围，通过引入“旁支”路径降低了参数量，但存在参数空间小、微调成本高和精度损失等问题。QLoRA在LoRA的基础上进行了多项优化，包括量化数据类型、显存节省和optimizer管理等方面，显著提升了微调效率和性能，为在大模型上进行高效微调提供了新的解决方案。
核心功能 高精度定位：利用多种定位技术（如GPS、GLONASS、北斗等卫星导航系统，以及UWB、蓝牙、Wi-Fi等无线信号定位技术）实现多维度的精确定位。能够在室内、室外等多种环境下提供厘米级到米级的定位精度，满足不同应用场景的需求。
虽然Attention的计算复杂度为O(n)，但通过FlashAttention、PagedAttention等优化方案，可以将Attention计算重构为线性/稀疏计算路径，显著降低延迟与显存占用。配合KV Cache（Key-Value缓存）技术，Transformer模型在部署侧能保持稳定的推理速度。
lora技术延迟的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于lora技术是什么意思、lora技术延迟的信息别忘了在本站进行查找喔。
