LTE信令流程及业务流程

本文详细描述了LTE网络中的Attach过程、ServiceRequest触发、E-RAB建立、PDP激活与ERAB建立、DNS解析与TCP建链、页面响应以及切换流程(X2/S1),强调了数据传输中的关键步骤和QoS管理。

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1、Attach过程

完成完成鉴权、身份验证、用户注册以外,包含默认承载的建立
1)在LTE网络中,PDN连接是默认承载的建立,它是在EPS承载中建立的,主要用于在UE和PDN之间传输数据。
2)在建立PDN连接时,会通过EPS隧道连接到PDN,从而在UE和P-GW之间建立默认承载。
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流程包括:身份识别请求、鉴权、加密、位置更新请求、
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2、Service Request

触发条件:
1)当UE无RRC连接且有上行数据发起需求时
2)当UE处于ECM IDLE态且有下行数据达到时
3)在S1接口上建立S1承载,在Uu接口上建立数据无线承载
流程说明:
1)当UE发起service request时,需先发起随机接入过程
2)Service Request由RRC Connection Setup Comlete携带上去
3)当下行数据达到时,网络侧先对UE进行寻呼,随后UE发起随机接入过程,并发起service request过程
4)UE发起service request相当于主叫过程
5)下行数据达到发起的service request相当于被叫接入
注意被叫多了寻呼流程
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3、E-RAB建立

作用:
为专用承载、默认承载分配资源
过程说明:
PDN-GW根据QoS策略制定该EPS承载的QoS参数
用户面:S-GW向eNB发送承载建立请求,包含(IMSI, QoS, TFT, TEID, LBI等)
控制面:MME向eNB发送E-RAB建立请求,包含E-RAB ID,QoS,S-GW TEID
eNB接收建立请求消息后,建立数据无线承载
eNB返回E-RAB建立响应消息,E-RAB建立列表信息中包含成功建立的承载信息,E-RAB建立失败列表消息中包含没有成功建立的承载消息
说明:
必须在UE RRC CONNECTED态下执行
UE和EPC均可发起,eNB不可发起
UE发起时,EPC仅将其作为参考,有权接受或拒绝。当EPC接受时,可回复承载建立、修改流程。
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4、用户上网流程

PDP激活>ERAB建立
重要说明

1)UE执行附着操作时,会建立PDP连接,以便在UE与EPS之间传输默认的数据包。
2)当UE需要发送和接收数据时,如果尚未建立PDP连接,则会触发PDP建立过程。这个过程包括建立默认承载,即在UE与EPS之间建立一个用于数据传输的通道。
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DNS解析
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DNS解析、TCP建链、页面响应
重要说明
1)当使用UDP协议时,是不会触发TCP建链。
2)TCP是一种可靠的连接,保证了数据的准确性,这个过程通常包括三次握手。在三次握手期间,用户可以通过TCP连接进行可靠的数据传输,即数据不会丢失、重复或乱序。在建立TCP连接后,用户可以发送和接收数据。
3)域名解析时使用UDP协议: 客户端向DNS服务器查询域名,一般返回的内容都不超过512字节,用UDP传输即可。 不用经过TCP三次握手,这样DNS服务器负载更低,响应更快。 虽然从理论上说,客户端也可以指定向DNS服务器查询的时候使用TCP,但事实上,很多DNS服务器进行配置的时候,仅支持UDP查询包。

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页面显示
重要说明:
1)HTTP和HTTPS是两种不同的协议,它们之间的主要区别在于安全性。HTTP是一种明文协议,即数据在传输过程中是未加密的,容易被中间人攻击或窃取。而HTTPS是一种加密协议,通过SSL/TLS协议对数据进行加密传输,从而保证数据的安全性。
2)HTTP和HTTPS业务,都需要建立TCP连接
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5、切换流程

X2切换

不带有SWG更新的X2切换
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带SGW更新的X2切换
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S1切换

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<think>嗯,用户让我介绍一下Qwen2 VL的训练调优,我需要先弄清楚Qwen2 VL是什么。Qwen应该是阿里云的通义千问模型系列,VL可能代表Vision-Language,也就是视觉语言多模态模型。所以Qwen2 VL应该是通义千问的第二代视觉语言模型。接下来要解释它的训练调优方法,可能包括预训练、微调等步骤。 首先,得回顾一下多模态模型的常见训练方法。通常会有预训练阶段,使用大量图文对数据,让模型学习图像和文本的关联。然后可能有多任务学习,比如图像描述、视觉问答(VQA)、图文检索等任务。接着是微调阶段,可能在特定任务的数据集上进行,比如COCO、VQAv2等。另外,可能涉及模型架构的调整,比如视觉编码器(如ViT)和语言模型的结合方式,如跨模态注意力机制。 用户可能想知道Qwen2 VL的具体调优策略,比如数据增强、模型结构优化、训练技巧等。需要查找相关资料,是否有官方文档或论文介绍。假设没有具体资料,可能需要基于通义千问之前的版本或类似模型(如Qwen-VL)进行推测。例如,Qwen-VL可能使用CLIP风格的预训练,结合生成式任务,微调时采用指令调优(instruction tuning)来提升多轮对话和复杂任务的能力。 可能需要注意的方面包括:数据集的规模和多样性,模态对齐方法,训练目标(如对比损失、生成损失),参数效率技术(LoRA, 适配器),以及防止过拟合的策略(如正则化、早停)。另外,可能使用了混合精度训练、分布式训练来加速。 需要组织这些信息,分点说明训练调优的关键步骤和技术,让用户清晰了解。还要用中文,避免专业术语过多,必要时解释概念。比如,解释预训练是什么,微调的作用,多任务学习的好处等。可能用户是开发者或研究者,想了解如何应用或改进类似模型,所以需要兼顾深度和易懂性。 最后检查是否有遗漏点,比如评估方法,调优后的性能提升,或者实际应用案例,如果有的话会更好。但可能用户主要关注训练调优过程,所以重点放在训练策略、数据、模型结构、优化方法等方面。</think>Qwen2 VL(视觉语言模型)是阿里云通义千问团队开发的多模态模型,支持图像与文本的联合理解与生成。其训练调优过程结合了先进的视觉-语言对齐技术和深度学习优化方法,以下是关键要点: ### 一、核心训练阶段 1. **预训练(Pretraining)** - **数据构成**:使用亿级规模的图文对数据集,涵盖开放域图片、场景文本、图表等多类型视觉数据 - **训练目标**: - 图文对比学习(Image-Text Matching) - 掩码语言建模(MLM) - 图像描述生成(Caption Generation) - **模态融合**:采用跨模态注意力机制,实现视觉特征与文本特征的深度交互 2. **指令微调(Instruction Tuning)** - **高质量数据构建**: - 人工标注的视觉问答(VQA)数据 - 合成生成的复杂推理任务(如图表解析、多图推理) - 多轮对话场景数据 - **任务形式**: ```python # 示例指令格式 { "instruction": "请描述图片中的场景并推测事件发生时间", "image": "image.jpg", "output": "黄昏时分的公园,一家三口正在野餐..." } ``` ### 二、关键技术亮点 - **动态分辨率处理**:支持448x448到1344x1344的多尺度输入,提升细粒度识别能力 - **视觉编码器优化**:采用改进的Vision Transformer结构,配合自适应位置编码 - **训练效率提升**: - 混合精度训练(FP16/BF16) - 梯度检查点技术 - 分布式数据并行策略 ### 三、调优策略 1. **多任务联合训练** - 并行训练检测/定位/描述/推理任务 - 动态任务权重分配机制 2. **对抗训练** - 添加视觉对抗样本增强鲁棒性 - 文本对抗攻击防御训练 3. **人类反馈强化学习(RLHF)** - 构建偏好数据集评估生成质量 - 使用PPO算法优化生成结果的自然性和准确性 ### 四、性能优化技巧 - **知识蒸馏**:从更大规模教师模型迁移视觉推理能力 - **缓存机制**:对固定视觉特征进行缓存加速训练 - **量化感知训练**:为后续部署准备低精度版本 ### 五、典型评估指标 | 任务类型 | 常用数据集 | 评估指标 | |---|------------------------| | 图像描述 | COCO, Flickr30k | CIDEr, BLEU-4 | | 视觉问答 | VQAv2, OK-VQA | 准确率 | | 图文检索 | Flickr30k, MSCOCO | Recall@1/5/10 | | 文档理解 | DocVQA, ChartQA | ANLS, 准确率 | 该模型通过上述技术实现了对复杂视觉场景的深度理解,支持包括: - 多图关联推理 - 细粒度物体描述(可定位到像素级) - 跨模态知识推理(如根据医学影像生成报告) - 多语言混合交互 最新版本在保持70B参数量级下,在MMBench等基准测试中达到SOTA水平。实际应用时可结合LoRA等参数高效微调方法进行领域适配。
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