Lora参数用法

最新推荐文章于 2025-06-30 22:34:39 发布
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分类专栏： ESP32_Lora
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23940143/article/details/89190889

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

大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新)
herosunly的博客
05-01 20万+
本文主要介绍了大模型LoRA微调调参的实战技巧，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 实战技巧
【SD零基础教程】 Stable Diffusion模型讲解：Lora使用方法精讲
Trb201013的博客
02-08 1899
今天，我们将进入更深入的学习，包括如何使用触发词、参考作者参数进行生成，以及根据生成结果进行调整。
Lora的使用
AIGC绘图领域探索者，热衷于将创意与技术融合，致力于分享前沿AI绘图技巧与心得，让我们一起开启视觉艺术的新篇章。
07-12 2547
玩过SD的大概都知道 lora的用途了，这里我们简单概括下说明：一般用于复刻人物、物品的特征、训练画风、需搭配主模型使用路径：*\models\lora格式：后缀一般为 .safetensors模型大小：几十mb至两三百mb，部分Lora会需要触发词来使用，否则效果不明显。
Ai绘画工具，Stable Diffusion Lora使用攻略
A2421417624的博客
03-13 4196
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
使用 LoRA 微调大模型：关键参数与最佳实践全解析
最新发布
Harry的博客
06-30 2195
目标推荐做法显存不足使用 LoRA + 混合精度 + 梯度累积提高训练稳定性使用 warmup（推荐提高训练效率使用fp16=True，开启混合精度控制训练规模设置max_steps或LoRA 让大模型微调变得可负担、灵活且高效。掌握关键参数与实用技巧，能让你在不需要大规模计算资源的前提下，完成高质量的下游任务适配。如果你希望进一步了解如何微调特定模型（如 Qwen、ChatGLM、LLaMA 2），或需要一键脚本模版，也可以留言或私信我获取！
Lora模块使用方法
xuanzhigu的博客
07-31 7495
Lora设置模式下可以连续发送6个字节进行功能的设置，将功能封装为结构体//工作参数其中：head 为C0时设参数掉电保存 为C2时掉电不保存addh 模块地址高字节addl 模块地址低字节sped 7 6位控制串口通信模式 5 4 3 设置串口速率 2 1 0 设置无线空中速率chan 7 6 5保留 4 3 2 1 0 通信通道设置 00H-0FH d对应410HZ~441HZ Lora模块就工作在此频率空间。
LoRa学习和使用
vvoennvv的博客
10-30 1206
而LoRa不需要这一步，LoRa会和基站约定一个时间窗口，时间一到，基站只管说，终端只管听。就像两个人相距100米站着，你对别人喊话的时候要扯着嗓子吼，听的时候只需要静静的听，喊话的肯定比听话的累多了。这里讲的发射和和接收，不只是数据的上行和下行，还包括了“心跳包”内部的上行和下行。需要实时控制终端设备，且对延迟要求比较高的，选择Class-C，老老实实接电源吧。如果是空中OTAA激活，则需要准备 DevEUI，AppEUI，AppKey 这三个参数，即设备自身MAC地址和要使用的应用(应用ID和密钥)。
AI绘画可以通过这六种方式盈利变现，适合新手小白！
2401_84815887的博客
02-07 1026
今天，我们将为大家详细揭示这个项目的操作秘籍，它具备低门槛、简单易行、变现潜力无限的特点，就像是为你奉上一个赚钱的锦囊妙计。
Lora参数计算和无线射频传输距离计算器.rar
10-14
标题 "Lora参数计算和无线射频传输距离计算器.rar" 提供了关于LoRa技术的知识点，主要聚焦在参数计算和无线传输距离的评估。LoRa（Long Range）是一种长距离、低功耗的无线通信技术，常用于物联网(IoT)应用。以下是...
大模型微调技术 --＞ LoRA 系列之 LoRA(现今最火热的模型微调方法，甚至没有之一，下面有常用的 lora 参数)
weixin_46034279的博客
11-07 4275
"r": 8,# 起始rank"alpha": 8,# 与rank相同"dropout": 0.1,# 默认dropout"target_modules": ["q_proj", "v_proj"]# 基础配置Step 1: 先固定其他参数,调整 rank 和 alphaStep 2: 确定最优 rank 后,可以尝试增加 target modulesStep 3: 如果还不够好,可以调整 dropout 或 学习率rank 设置过大可能导致显存不足。
在ChatGLM大模型上利用LoRA方法进行小参数学习，训练语料库选择中文alpaca-zh
08-03
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行微调的高效方法，它通过引入小量额外参数来实现模型的适应性更新，而不会显著增加模型的复杂性。 LoRA的基本思想是将大模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵...
如何使用LoRa技术?
weixin_42590539的博客
02-18 274
LoRa技术可以用来实现低成本、低功耗、长距离、高容错性的无线数据传输，它可以用于远程物联网设备的连接，以及用于支持实时监控和控制系统。可以使用LoRaWAN协议与LoRa网关进行连接，从而可以实现灵活的物联网应用。 ...
Stable Diffusion小模型：Lora使用方法精讲
Trb201013的博客
03-03 833
今天，我们将进入更深入的学习，包括如何使用触发词、参考作者参数进行生成，以及根据生成结果进行调整。
AIGC｜FineTune工程之LoRa高效参数微调
在数字化道路无限探索
07-07 1147
打造自己的LLM
纯小白想开训lora？参数设置看这一篇就够用了
m0_59162248的博客
12-06 3705
前几天通过对真人照片数据进行处理，初步跑出了一个还不错的结果，不过各种参数设置、查看loss等技巧一个都还没学习，今天7点到家，赶紧打开B站朱尼酱长达1个半小时的教程，开始认真学习！今天的推文主要是记录了一下UP说的重点，关键部分也截图了（因为有字幕遮挡，我这暂停键按得好累hhh）Lora训练核心参数主要分为和，接下来就展开讲讲。训练集，原图质量越高，模型质量越好。学习次数。不是越高越好，太少的话模型学不透，太多可能导致模型固化，缺少天马行空的能力。循环次数。
【大模型】LoRA微调时如何选择参数
酒酿小圆子呀～
04-11 933
一般来说，LoRA微调会集中在以下层：Attention层的查询、键、值和输出投影（q_proj, k_proj, v_proj, o_proj）
flux lora参数设置
03-24
### 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码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 ``` 上述代码展示了如何利用 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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