目录一、前言二、实践与代码 1.电亮LED1 2.熄灭LED1 3.翻转LED电平 4.LED1与LED2交替闪烁 5.LED1呼吸灯三、程序代码一、前言 本篇内容属于新大陆物联网Lora模块开发，使用给定的Lora基础例程，并在其基础上开发完成，并可为其他版本的Lora学习提供思路。二、实践与代码 1.电亮LED1 2.熄灭LED1 3.翻转LED电平 4.LED1与LED2交替闪烁 在其为我们提供的led_light.c文件中，定义了关于闪烁的
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132145248糖果世界(CandyLand)是一个充满甜蜜和奇幻的地方，由各种各样的糖果和巧克力构成。在糖果世界，可以看到：用棒棒糖和棉花糖做成的彩虹桥，在阳光下闪闪发光。用巧克力和牛奶做成的河流，在流淌的时候发出诱人的香气。用饼干和奶油做成的城堡，在高高的山峰上屹立着。用果冻和软糖做成的花园，在风中摇曳着。用糖果和蛋糕做成的小屋，在绿色的草地上散落着。糖果世界是一个让人快乐和满足的地方，可以尽情地品尝各种美味的糖果
上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来，主要介绍以Lora为首的低参数微调原理，环境配置，微调代码，以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令，原因无它领导们都刷到了《一个小时你也可以拥有ChatGPT》,《100美金训练ChatGPT》,《仅训练3小时超越ChatGPT》,《人人都可以拥有ChatGPT》。。。领导说人人都有了为啥我没有呀？！！真诚呼吁标题党们求手下留情，留人一命！于是这里我换个标题来Debuff！Debuff！看到这里本文最重要的部分已经说完了，累了的小伙伴可以撤退了
1.吞吐量，LoRa网关的重要性能从广义上讲，网关是连接2个不同网络的设备。如果一个设备，它能将LoRa无线网络和Internet连接起来，它就是一个LoRa网关。目前，大部分的LoRa网关采用SX1301基带芯片，也有部分使用SX1276/8单信道芯片。那么，SX1301芯片的数据吞吐量是SX1276/8芯片的多少倍呢？我们一起来探讨。2.误解1：SX1301=48个SX1276/8有些行业朋友认为，SX1301有8通道，每个通道可以接收6个正交（速率不同，互不干扰）LoRa信号，那么，SX1301 = 8 x 6 = 48个SX1276/8。然而，这是不正确的！下文摘自《SX1301 Da
论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.05695代码仓库：https://github.com/guitaricet/peft_pretraining一段时间以来，大模型（LLMs）社区的研究人员开始关注于如何降低训练、微调和推理LLMs所需要的庞大算力，这对于继续推动LLMs在更多的垂直领域中发展和落地具有非常重要的意义。目前这一方向也有很多先驱工作，例如从模型结构上创新的RWKV，直接替换计算量较大的Transformer架构，改用基于RNN范式的新架构。还有一些方法从模型微调阶段入手，例如在原有LLMs中加入参数量较小的Adapter模块来进行微调。还有微软提出
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型：中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132201960拍摄人物坐姿时，需要注意：选择一个舒适和自然的坐姿，符合个性和心情。可以坐在椅子、沙发、长凳、凳子或者地上。避免坐得太僵硬或者太懒散。放松肩膀和颈部，保持背部直但不僵硬。根据相机的角度和距离调整腿和脚。可以交叉腿，弯曲一条腿，伸直另一条腿，把脚塞在身下，或者悬在座位的边缘。尽量在腿和身体之间留一些空间，避免看起来臃肿或拥挤。用胳膊和手来增加姿势的多样性和表现力。可以把肘部放在膝盖上，托住下巴或脸颊，摸摸
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO训练+DPO训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录相关文章LLMs之ChatGLM：ChatGLMEfficientTuning(一款高效微调ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B的工具【LoRA/P-TuningV2/FreezeTuning/全量微调】)的简介、安装、使用方法之详细攻略LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoR
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132179050图像由DreamShaper8模型+leggings_betterLoRA模型联合生成。测试模型：DreamShaper8运动裤(GymwearLeggings)是紧身的裤子，通常用于健身、瑜伽、跑步等运动。运动裤的服装特点如下：面料是弹性、透气、吸湿排汗的，可以保持身体的舒适度和干爽度，还具有防紫外线、抗菌、防臭等功能，增加了穿着的卫生性和安全性。设计是贴合身体曲线的，可以展现出穿着者的身材优势，也可
