本篇文章给大家谈谈lora实现原理，以及lora技术应用实例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
LoRa物联网智能水务,不再会有人敲门抄水表啦!
〖壹〗、 LoRa技术如何实现智能水务LoRa技术定义：LoRa是一种低功耗广域网（LPWAN）通信技术，通过长距离、低功耗的无线传输，实现设备与基站间的稳定数据交互。在智能水务中，LoRa基站作为核心节点，连接小区内所有水表，形成覆盖范围广、信号稳定的物联网。
〖贰〗、 LoRa物联网智能水务实现了远程自动抄表，用户无需再经历人工上门抄表的困扰。LoRa技术核心作用LoRa（Long Range）是一种低功耗广域网（LPWAN）通信技术，通过长距离、低功耗的无线连接，将水表等设备与基站互联，形成物联网。
〖叁〗、 随着物联网技术的不断发展，LORA无线水表的应用前景将更加广阔。未来，它可能会与更多的智能设备联动，形成完整的智慧水务生态系统。例如，通过与智能家居系统结合，用户可以远程控制家中用水设备；通过与气象数据结合，系统可以自动调整灌溉计划，实现真正的智能化管理。
〖肆〗、 主流抄表方式集中器+有线或无线采集（集中式抄表）原理：每个智能水表通过RS485或短距离无线（如M-Bus、Lora）与一个“集中器”通信，集中器再通过GPRS/4G等无线通信技术上传数据到服务器。特点：这种方式适合小区、商业楼宇等用户集中的场所，安装集中器的成本适中。优点：系统稳定，便于集中管理。
〖伍〗、 远程通信与抄表 远程抄读：水表能够周期性定时主动上报表计读数，实现远程智能抄读用户的用水量数据，包括每月、每周和每天 的用水量，大大减轻了人工抄表的负担。物联网设置：可通过物联网远程自由设置抄表数据上传时间点和抄表上传频次。
〖陆〗、 通过NB-IoT(窄带物联网)、LoRa、4G/5G等通信方式，将数据传输到云平台或管理系统中。根据应用环境不同，可能采用无线或有线方式。远程管理：后台系统可以实时查看用量、自动生成账单。甚至可以远程控制阀门，如欠费自动停气、异常用水报警等。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
〖壹〗、 通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。
〖肆〗、 LoRA微调原理 LoRA的工作原理受内在维度（Intrinsic Dimension）概念的启发，即预训练模型具有极小的内在维度，存在一个极低维度的参数，微调它和在全参数空间中微调能起到相同的效果。
〖伍〗、 QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。
〖陆〗、 而QLoRA则进一步通过量化模型权重来节省资源，实现高效的微调。总的来说，PEFT方法通过在原有模型之外添加少量可训练参数，实现了与全参数微调相近的性能，特别适合于大模型的微调场景。这些方法不仅有助于降低计算成本，还为模型在不同任务和规模下的快速适应提供了可能。
LORA原理推导
LORA（Low-Rank Adaptation）是一种用于调整预训练语言模型（PLM）参数的高效方法，其核心思想是通过引入低秩矩阵来微调模型，从而实现对模型行为的精细控制。
基于此，作者提出了QLoRA，并首次证明了可以在不降低任何性能的情况下微调量化为4bit的模型。技术原理 QLoRA（QLORA： Efficient Finetuning of Quantized LLMs）使用一种新颖的高精度技术将预训练模型量化为4bit，然后添加一小组可学习的低秩适配器权重，这些权重通过量化权重的反向传播梯度进行微调。
定义与原理LoRA 是一种针对大型语言模型的低秩适配方法，旨在通过更新低秩矩阵来减少需要训练的参数量，同时保持模型更新的效率。具体来说，LoRA 通过引入两个低秩矩阵 B 和 A，使得参数更新量 ΔW 可以表示为 BA 的形式。
远距离传输：轻松实现几公里的通信距离。超低功耗：设备几年内无需更换电池。带宽不高：每秒传输几百字节的数据。LoRa使用的是免授权的ISM频段（如中国地区的470~510 MHz），设备之间可以自由通信，无需运营商支持。LoRa的通信原理LoRa采用的调制方式是CSS（Chirp Spread Spectrum，啁啾扩频）。
详解LoRa通信技术:调制技术、扩频原理、传输参数权衡
扩频技术（Spreading Factor，SF）扩频因子SF定义为信号带宽B与数据速率R的比值，即SF=B/R。LoRa支持SF7到SF12的多级扩频，典型值为SF=12。扩频增益G=SF，例如SF=12时，增益为12dB。更高的扩频因子带来以下优势：更强抗干扰能力：在复杂电磁环境中保持可靠通信，提高通信的稳定性。
LoRa的通信原理扩频技术：CSS（Chirp Spread Spectrum）LoRa使用的调制方式叫CSS，即啁啾扩频。啁啾信号是一种频率随时间线性变化的信号，像鸟叫一样从低频升到高频，或者反过来。LoRa发送的数据就藏在这些“啁啾”里面。这种调制方式的好处包括：抗干扰能力强：信号能从噪音中“挖”出来。
调制方式：LoRa基于扩频技术，是线性调制扩频的一个变种，具有前向纠错能力。这一特性使得LoRa在复杂环境中具有更强的抗干扰能力和稳定性。LoRa终端设备 LoRa的终端节点可能是各种设备，如水表、气表、烟雾报警器、宠物跟踪器等。
什么是LoRA?一篇文章给你讲清楚LoRA(低秩适应)
什么是LoRA（低秩适应）？LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种模型的轻量微调方法，通过向模型的部分层添加可训练的低秩矩阵模块，实现模型在特定任务上的能力调整，同时保持原模型参数不变。通俗解释LoRA 可以被看作是一种给大模型“加外挂”的方法。
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。
AI绘画LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种用于微调稳定扩散模型的训练技术，也是基于此技术生成的模型文件。以下是关于它的详细介绍：工作原理：在保持预训练模型（如Stable Diffusion）大部分权重不变的情况下，仅在模型的每个Transformer块中引入可训练的低秩矩阵。
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。
LoRa通信技术原理:从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑
LoRa通信技术原理：从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑 LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，特别适用于物联网领域中的“远、慢、省”需求，如环境监测、农业传感器、智能抄表等。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。
抗干扰技术：采用前向纠错（FEC）通过冗余数据提升可靠性；跳频扩频（FHSS）动态切换信道避免干扰。这些技术有助于提升LoRaWAN网络的稳定性和可靠性。综上所述，LoRaWAN凭借其长距离、低功耗、高安全性的特性，已然成为物联网广域覆盖的首选方案。
LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，专为解决物联网中的“远、慢、省”需求而设计，如环境监测、农业传感器、智能抄表等应用场景。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。
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