lora的物联网技术分析_使用LoRaWAN协议接入（联通用户专用）-华为云

使用LoRaWAN协议接入（联通用户专用）

非联通用户请查看设备接入服务。概述 LoRa（Long Range Radio）是当前应用较广的一种物联网无线接入技术，它最大的特点就是在同样功耗条件下比其他无线接入方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。而LoRaWAN是为LoRa远距离通信网络设计的一套通讯协议和系统架构。

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基于唯传LoRa网关和体验板接入物联网平台（联通用户专用）

基于唯传LoRa网关和体验板接入物联网平台（联通用户专用）场景说明 LoRa（Long Range Radio）是当前应用较广的一种物联网无线接入技术，它最大的特点就是在同样功耗条件下比其他无线接入方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频

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LoRA训练

LoRA训练本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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LoRA训练

LoRA训练本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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LoRA训练

LoRA训练本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。启动SD1.5 LoRA训练服务使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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LoRA训练

LoRA训练本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。启动SD1.5 LoRA训练服务使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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最新动态

2019/12/04 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

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注册LoRa网关

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

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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我是设备用户（联通用户专用）

非联通用户请查看设备接入服务。作为设备用户，您既是设备的购买者，又可能是设备的实际管理者，通常您需要考虑两件事：在采购设备时，如何评估设备满足您的业务需求并且具备接入物联网平台的能力。关于此方面的知识，您可以参考设备能力评估。在进行日常管理时，针对不具备接入物联网平台的设备，如何将现有设备进行改造，

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注册LoRa节点

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

Face权重时，对应的存放地址。在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添

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LoRA微调训练

处理章节先处理数据。 Step2 LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前，需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。如果在SFT微调任务中已经完成

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LoRA微调训练

处理章节先处理数据。 Step2 LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前，需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。如果在SFT微调任务中已经完成

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LoRA微调训练

参见训练中的权重转换说明和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

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删除LoRa节点

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LoRA微调训练

gatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件，转换为Megatron格式后的结果也是通用的。如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作，此处无需重复操作，可以直接使用SFT微调中的权重转换结果。如果前

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LoRA微调训练

LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作，此处无需重复操作，可以直接使用SFT微调中的权重转换结果。如果前面没有执行Huggin

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LoRA微调训练

参见训练中的权重转换说明和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

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LoRA微调训练

”路径。若默认没有填写，则忽略。图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。父主题：主流

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LoRA微调训练

/scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。图2 选择资源池规格新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/

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