LLMs之Alpaca：《Alpaca:AStrong,ReplicableInstruction-FollowingModel》翻译与解读导读：Alpaca是一个在Meta的LLaMA7B模型基础上微调的Instruction-Following(指令跟随)语言模型。通过使用self-instruct(自我指导)的方法，利用OpenAI的text-davinci-003模型生成了52,000个Instruction-Following演示数据，并使用HuggingFace的训练框架对LLaMA模型进行了微调。通过对Alpaca进行初步评估和交互测试，发现它在单轮Instruction-Fol
目录一sd安装二目标三sd基础3.1模型3.2vae（Variationalautoencoder，变分自编码器）3.3embedding3.3.1安装方式3.3.2使用方式3.4Lora3.4.1lora组成3.4.2使用：3.4.3效果3.4.4测试不同CFG效果3.5hypernetworks超网络3.6补充四总结转载请注明出处：🔗https://blog.csdn.net/weixin_44013533/article/details/130297373sd玩了很久了，自去年国庆刚出来，引起一片lsp欢呼，我那段时间也沉迷抽卡。后续一段时间的炼丹潮也就没跟进了，然后又陆续出来一些大模型
最近几个月，ChatGPT等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。LoRA（Low-RankAdaption，低秩自适应）作为微调LLMs一种比较出圈的技术，其额外引入了可训练的低秩分解矩阵，同时固定住预训练权重，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。本文中，来自LightningAI首席人工智能教育家SebastianRaschka将带你了解如何以高效的方式用LoRA来微调LLM。下面是全文内容。为什么
所用单片机为STM32F407，此篇为当时做电赛时未记录，但是现在忘了所以重新记录一下，防止自己忘记。总的来说就是用串口给LoRa模块发送AT指令来配置模块，然后单片机想要发数据也是使用串口发送出去。1、引脚连接MD0引脚配置为推挽输出模式，并配置为下拉，AUX引脚配置为输入模式，并配置为下拉（MD0、AUX引脚悬空下为低电平）（模块根据MD0的配置与AUX引脚的状态会进入不同的功能）TXD、RXD与单片机的uart3的RXD以及TXD分别连接GND、VCC即连在单片机上（无线串口模块为TTL电平，请与TTL电平的MCU进行连接）（模块的引脚电平是3.3V，与5V的单片机通信需要做电平转换适配
Lora01模块之间通信测试文章目录Lora01模块之间通信测试前言1、两个接串口TTL通信1.1准备工作1.1.1模块接线1.1.2模块引脚定义说明1.2实验步骤1.2.1模块接线1.2.2打开上位机软件1.2.3配置串口参数1.2.4指令配置2、单片机和串口通信2.1烧录代码2.2配置参数2.3通信3、单片机和单片机通信4、XCOM指令配置应用5、总结前言随着无线设备通信的需求不断加大，通信速度和通信距离是必须考虑的因素。之前用的WiFi模块和蓝牙模块都是基本在20米左右，而正点原子出了这款无线串口Lora模块大大改善了距离的问题，可以在3公里的范围内进行数据传输，比较实用。1、两个接串口
Lora01模块之间通信测试文章目录Lora01模块之间通信测试前言1、两个接串口TTL通信1.1准备工作1.1.1模块接线1.1.2模块引脚定义说明1.2实验步骤1.2.1模块接线1.2.2打开上位机软件1.2.3配置串口参数1.2.4指令配置2、单片机和串口通信2.1烧录代码2.2配置参数2.3通信3、单片机和单片机通信4、XCOM指令配置应用5、总结前言随着无线设备通信的需求不断加大，通信速度和通信距离是必须考虑的因素。之前用的WiFi模块和蓝牙模块都是基本在20米左右，而正点原子出了这款无线串口Lora模块大大改善了距离的问题，可以在3公里的范围内进行数据传输，比较实用。1、两个接串口
物联网其实到目前为止也没有一个精确的定义，一般来说，我们认为物联网是传统的互联网向物理世界的一个延伸。通过连接物理世界，使得网络能够更好的为人类服务。简单而言，通过物联网，各种不同的设备都能够互相连接起来，这些设备能够感知物理世界、互相交流和沟通，连接起来提供不同的服务。物联网能够广泛用在生产和生活的各个方面，产生了如智慧家庭smarthome,智慧城市smartcity,智慧农业smartagriculture,智慧医疗smartmedicalandhealthcare,环境保护environmentalmonitoring等一系列相关的应用场景。今天向大家介绍物联网其中一个技术：LoRa。
物联网其实到目前为止也没有一个精确的定义，一般来说，我们认为物联网是传统的互联网向物理世界的一个延伸。通过连接物理世界，使得网络能够更好的为人类服务。简单而言，通过物联网，各种不同的设备都能够互相连接起来，这些设备能够感知物理世界、互相交流和沟通，连接起来提供不同的服务。物联网能够广泛用在生产和生活的各个方面，产生了如智慧家庭smarthome,智慧城市smartcity,智慧农业smartagriculture,智慧医疗smartmedicalandhealthcare,环境保护environmentalmonitoring等一系列相关的应用场景。今天向大家介绍物联网其中一个技术：LoRa。
目录一、系统环境二、数据准备及预处理三、使用StableDiffusion获取图像信息四、安装训练图形化界面五、参数设置及训练过程六、效果测试七、常见报错处理一、系统环境同上一篇博客，云平台：CPU1核，GPU0.5卡，内存20G；python版本：3.10准备两个Terminal页面备用，一个打开上一篇博客已经装好的SDWebUI，一个我们安装训练图形化界面kohya_ss，都启动虚拟环境py310。二、数据准备及预处理网络上的建议：至少15张图片，每张图片的训练步数不少于100。照片人像要求多角度，特别是脸部特写（尽量高分辨率），多角度，多表情，不同灯光效果，不同姿势等图片构图尽量简单，避
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
