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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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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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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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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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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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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自定义，如“test_lora_gateway” 设备标识码 (GatewayEUI) 填写LoRa网关的gatewayEUI，从LoRa网关上获取。 接入码 在LoRa Server上注册LoRa网关使用的接入码，由唯传科技提供。 新注册的LoRa网关处于未激活状态。如果LoRa网关是MQ

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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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模型上传与加载 将您自定义的模型上传到对应的路径下，如CheckPoint模型、VAE模型和Lora模型。 图1 CheckPoint模型 图2 VAE模型 图3 Lora模型 上传完成后回到Stable-Diffusion WebUI界面重新加载模型后即可看到新增模型，加载需要较长时间请耐心等待。

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SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助我们生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL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。

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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 Modbus设备接入

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dense_h_to_4h,dense,query_key_value lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 lora_dropout 遗忘率 LoRA微调中的dropout比例。 表3 高阶参数配置说明 类别 参数英文名

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