文章先从LoRa的物联网通信技术前辈们讲起，慢慢引出了这种功耗又低，距离又远的无线通信技术，然后又似庖丁解牛一般，从物理层到链路层，详细的介绍了LoRa这种技术的组成，最后以一种实际的原理与嵌入式软件实现，让读者近距离接触到基于LoRa这种无线通信技术产品的开发过程。总而言之，博主在这一篇文章中集中的介绍了物联网无线通信技术-LoRa的前世今生，帮助各位对这门“新”的无线通信技术有一个全面且直观的了解。文章目录LoRa技术前序 LoRa技术简介LoRa应用LoRa系统架构LoRaWAN LoRa通信物理层LoRa调制与解调LoRa编码与解码STM32+SX1268实现LoRa实现原理嵌入式程序
一、前言 在某些环境下，无法通过有线传输数据，这时候我们需要使用Lora无线通信传输数据，Lora无线数据传输具有低功耗、距离长的特点，常用于工厂内等，需要Lora基站。 我曾做过距离测试：Lora模块距离测试-物联网Lora开发二、代码实现 本次的任务目标为将光照数据由传感器端传至节点端。 由于我们需要在传感器端和节点端完成不同的程序设计，因此我们需要完成两份例程。 在提供的基础例程中，为我们提供了关于Lora基础通信的库，帮助我们尽快的完成程序的设计开发。这两个库文件分别是NS_Radio.c与sx1276.h，这是因为开发板的Lora模块使用的是sx1276
LoRA概念LoRA的全称是LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，可以理解为stablediffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物，实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和个人开发者。下载模型基础模型chilloutmix_Ni.safetensors官方版下载丨最新版下载丨绿色版下载丨APP下载-123云盘cp~/Downloads/ai/chilloutmix_Ni.safetenso
1.在自己的电脑上下载好需要安装的Lora文件，并通过JupyterLab启动GPU。访问地址： https://inscode.csdn.net/workbench?tab=computed 2.打开JupyterLab界面，找到上传入口（见下图） 3.将下载好的Lora上传到GPU 4.打开Terminal，将已经上传到GPU的Lora文件放到/release/stable-diffusion-webui/models/Lora文件夹下 4.1找到Lora文件： cd/root/workspace 4.2将该Lora文件复制到stablediffusion的lora文件夹下(/releas
电脑的python是3.10.8，lora-script中venv-scripts中的python只有3.9.13，安装时一直会如图所示报错因为是电脑小白，认为可能是venv里的python版本不对，所以想请教一下大佬么们如何才能升级venv里python的版本
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
在StableDiffusion网络中，通常会下载社区中的LoRA模型，并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有'lora_up'和'lora_down'两组参数，分别对应上述的A和B矩阵。参考高手的代码，只需根据LoRA保存的层的名称找到StableDiffusion对应的参数，然后对原始网络的参数进行更新即可。文章目录初识LoRALoRA核心解析LoRA风格滤镜的视角LoRA下载和安装如何使用LoRA套用LoRA的效果初识LoRA尽管每个checkpoint都是StableDiffusion模型，但由于受到不同图片训练的影响，神经元权重
论文地址：LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModelsLoRA是一种用于adapters和大模型迁移的技术,全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels。它最初主要是用于大型语言模型（LLM）的跨领域与跨语言迁移。在微软的论文《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》提出了一种低秩adapters学习技术LoRA,实现大规模语言模型的跨领域与跨语言迁移。其主要内容如下:1.低秩分解:将adapters的参数表示为两个小矩阵U和V的乘积,而不是一个大参数矩阵。这可
