Lora参数用法

一、参考资料

LoRa学习:LoRa关键参数(扩频因子,编码率,带宽)的设定及解释
https://blog.youkuaiyun.com/HowieXue/article/details/78028881
详解LoRa关键参数(扩频因子,编码率,带宽)的设定
http://rf.eefocus.com/module/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=608946
通俗易懂
https://www.jianshu.com/p/7b6a1732ff05?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

二、个人理解

频率:每个国家的lora使用频率不同,如欧洲EU868M,美国US915;而每款lora的使用频率也不同
带宽:带宽越大,传输速度越快,但是它所需要的功耗就越大
扩频因子:扩频因子越大,抗干扰能力越强,误码率越小,但是传输速度越慢
速度:速度发得越快,有可能导致设备接收不了

前导码:不可设置前导码内容,只能设置前导码长度
同步码:Lora模式下的同步码只有一个字节,而FSK模式下的同步码可以有八个字节
CAD模式,提前设置好频率和扩频因子,检测到这个的前导码的时候们就触发Detected

### 配置 Flux 和 LoRA 参数 在机器学习领域,尤其是涉及大模型微调的任务中,Flux 是一种用于构建和训练神经网络的框架,而 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的参数高效微调方法。以下是关于如何配置 Flux 和 LoRA 的相关参数以及设置指南。 #### 使用 Flux 进行模型定义与参数调整 Flux 提供了一种灵活的方式来定义和优化神经网络结构。通过使用 Julia 编程语言中的 Flux 库,可以轻松实现自定义层、损失函数和其他组件。以下是一个简单的示例代展示如何初始化并调整模型参数: ```julia using Flux # 定义一个简单的多层感知机 (MLP) model = Chain( Dense(784, 32, relu), # 输入大小为 784,隐藏层有 32 个节点 Dense(32, 10), # 输出层大小为 10 ) # 初始化优化器 opt = ADAM() # 假设我们有一个数据集 X_train 和 y_train function loss_function(X, y) ŷ = model(X) # 模型预测 return crossentropy(ŷ, y) # 计算交叉熵损失 end # 更新模型参数 ps = params(model) for epoch in 1:epochs # 设定迭代次数 epochs for (X_batch, y_batch) in dataloader gs = gradient(ps) do # 自动求导计算梯度 loss_function(X_batch, y_batch) end update!(opt, ps, gs) # 使用优化器更新参数 end end ``` 上述代展示了如何利用 Flux 构建基本的前馈神经网络,并对其进行训练的过程[^2]。 #### LoRA 参数配置及其应用 对于 LoRA 方法而言,其核心思想在于仅对低秩矩阵进行更新而不是整个权重矩阵,从而显著减少需要调整的参数数量。具体来说,在 PyTorch 或其他深度学习框架下实施时,通常会遵循如下流程: - **选择目标层**:决定哪些线性变换应该被替换为分解形式。 - **设定超参 r**:指定秩数 `r` 来控制新增自由度的数量。 - **冻结原始权重**:保持原生权重不变只允许新引入部分参与反向传播过程。 下面给出一段基于 Hugging Face Transformers 实现的例子来说明这一点: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, get_linear_schedule_with_warmup import torch.nn as nn def apply_lora_to_model(base_model, lora_rank=8): """ 将LoRA应用于基础模型 """ for name, module in base_model.named_modules(): if isinstance(module, nn.Linear): # 查找全连接层 new_module = LinearWithLoRA(*module.weight.shape[-2:], rank=lora_rank).to(device) setattr(current_parent, child_name, new_module) class LinearWithLoRA(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, bias=True, rank=4): super().__init__() self.linear_a = nn.Parameter(torch.randn(rank, in_features)) self.linear_b = nn.Parameter(torch.zeros(out_features, rank)) def forward(self, input_tensor): delta_weight = self.linear_b @ self.linear_a output = F.linear(input_tensor, weight=self.base_layer.weight + delta_weight.t(), bias=self.bias) return output ``` 此脚本片段演示了怎样把标准线性映射替换成带有额外可学成分的形式以便于执行LoRA操作[^3]。 #### 结合 BizyAir LORA 模型上传方式 当涉及到实际部署阶段时,则可以根据先前提到的内容——即支持经由 ComfyUI 图形界面或者借助命令行工具完成相应文件传输作业之后再进一步参照前述指导方针着手安排各项必要选项值即可达成目的[^1]。
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