oRaWAN是为LoRa远距离通信网络设计的一套通讯协议和系统架构。 本示例为通过登录唯传科技官网，购买LoRa网关和体验板，接入物联网平台，实现数据上报和命令下发。 对接LoRa Server 在设备管理服务中创建LoRa Server的产品模型并注册LoRa Server设备。

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络设计的一套通讯协议和系统架构。 物联网平台支持设备通过LoRa网络接入，但LoRaWAN设备不能直连物联网平台，需要经过LoRa服务商提供的LoRa Server接入物联网平台，如下图所示。 LoRa Server：由LoRa服务商提供的LoRa接入 服务器 ，LoRa Serve

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保密通讯 当今时代，数据即财富，在守护企业数据安全上， WeLink 保密通讯为您出力。华为云WeLink针对企业限时提供3个月密聊、密邮、密话三种通讯功能。芯片级加密，国密级加密算法，保护公司财务、商业机密传输，让企业通讯更安全。 系统支持：所有的Android、鸿蒙、IOS 移动端系统

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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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LoRA微调训练 本章节以Llama2-70B为例，介绍LoRA微调训练的全过程。对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。

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r/ws。 SEQ_LEN 4096 非必填。默认值为4096。 在qwen.sh脚本默认情况下Lora微调的配置为： --lora-r 16 --lora-alpha 32 LoRA微调训练的计算量要小于预训练，可以适当增加MBS的值，这里建议： 对于7B：TP=4 PP=1 MBS=2

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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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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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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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传输速率<1Mbit/s、功耗较低、成本较低。 远程抄表、智能停车等 NB-IoT、LoRa 传输速率<100Kbit/s、功耗低、成本低、穿透力强、信号覆盖好。 确认设备是否集成了物联网协议，以便保证设备可以连接到物联网平台，利用物联网平台进行设备管理。华为物联网平台目前支持设备采用以下协议接入。 通信协议 协议描述

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通讯录 通讯录中的联系人来源？ 通讯录首页的TOP5常用联系人是怎么来的？ 如何通过手机号码查找联系人？ 搜索联系人失败怎么办？ 如何添加外部联系人？ 如何将个人通讯录详情保存到手机通讯录？ 如何关注通讯录里的联系人？ 如何在移动端添加企业成员？ 移动端是否可以添加部门？ 移动端是否可以支持删除和修改成员？

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通讯录 HWH5.complexChoose 支持版本>=10.3.9 调用HWH5.complexChoose选择人和部门 调起选择联系人界面 打开联系人详情页面 选择部门 父主题： 开放接口

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通讯录 个人通讯录 企业通讯录 我的群组 通讯录同步插件

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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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LoRA微调训练 本章节介绍LoRA微调训练的全过程。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 LoRA微调训练与SFT微调使用同一个数据集，如果已经在SFT微调时处理过数据，可以直接使用，无需重复处理。

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LoRA微调训练 本章节以Baichuan2-13B为例，介绍LoRA微调训练的全过程。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 LoRA微调训练与SFT微调使用同一个数据集，如果已经在SFT微调时处理过

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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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新增LoRaWAN设备和Modbus设备接入平台的能力 LoRaWAN设备接入 LoRa作为低功耗和远距离传输的代表，基于LoRaWAN协议的设备可通过LoRa网络经过LoRa服务商提供的LoRa Server接入物联网平台，实现数据上报和命令下发。 LoRaWAN设备接入 Modbus设备接入

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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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