删除LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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成。 Step3 LoRA微调超参配置 LoRA微调训练脚本llama2.sh，存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/llama2/目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN

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调权重转换章节完成。 Step3 LoRA微调超参配置 LoRA微调训练脚本qwen.sh，存放在llm_train/AscendSpeed/scripts/qwen/目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYPE类型不同，以及输入输出路径的配置的不同。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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loraServer网关上线后，注册LoRa网关。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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删除LoRa网关。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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查询单个LoRa网关信息。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 200 OK

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loraServer网关上线后，注册LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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Step3 LoRA微调超参配置 本章节介绍LoRA微调训练前的超参配置，可以根据实际需要修改。 LoRA微调训练脚本baichuan2.sh，存放在llm_train/AscendSpeed/script/baichuan2/目录下。训练前，可以根据实际需要配置超参配置。 微调任

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训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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成。 Step3 LoRA微调超参配置 LoRA微调训练脚本glm3_base.sh，存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/glm3/目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RU

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查询单个LoRa节点关信息。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 200 OK

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服务器 配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题： 实施步骤

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协议对接，与LoRa网关之间通过标准IP网络对接。 LoRa网关：LoRa网关向设备提供LoRa网络接入，设备通过LoRa网关对接到LoRa Server。LoRa网关通常也由LoRa服务商提供。 LoRaWAN设备：LoRaWAN设备即LoRa节点，其通过LoRa网络接入LoRa网关，然后通过LoRa

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传，唯传对LoRa Server进行配置。 在设备管理服务中选择“ 设备 > 所有设备”，确认上一步注册的LoRa Server设备状态为“在线”，则LoRa Server对接成功。 创建LoRa网关 在设备管理服务中创建LoRa的产品模型，并以子设备的方式在LoRa Server下创建LoRa网关。

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以导致文件下载失败。 处理方法 若您有DNS服务器，可将以下 域名 添加到DNS服务器中用于解析发布库域名； 若您没有DNS服务器，可将域名添加到本地主机的hosts文件中，使主机能够正常解析发布库域名。 以Windows（64位win10系统）主机为例，hosts文件路径为“C:\

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LoRA适配流是怎么样的？ 因为现在pytorch-npu推理速度比较慢（固定shape比mindir慢4倍），在现在pth-onnx-mindir的模型转换方式下，暂时只能把lora合并到unet主模型内，在每次加载模型前lora特性就被固定了（无法做到pytorch每次推理都可以动态配置的能力）。

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配置认证服务器 配置无线认证模板（用户名密码认证） 在WAC认证界面，创建SSID信息，与WAC设备侧保存一致。对通过WAC上线的用户进行认证。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“网络配置

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服务器基础配置 本方案基于H CS 底座部署，华为云的欧拉系统：基于稳定的Linux内核研发出面向企业级的通用服务器架构平台——Euler OS（Open Euler OS 2.8开源欧拉操作系统），支持ARM64鲲鹏处理器和容器虚拟化技术。 由HCS底座运维人员提供相关的操作系统、镜像和 云服务器 。

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