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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备时提供的产品参数单上获取。 nwkSKey：激活方式选择ABP时需要填写，购买loRaWAN设备时提供的产品参数单上获取。 appKey：激活方式选择OTAA时需要填写，购买loRaWAN设备时提供的产品参数单上获取。 新注册的设备处于未激活状态，当上报数据后变为在线状态。 父主题：

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购买loRaWAN设备时提供的产品参数单上获取。 新注册的设备处于未激活状态，当上报数据后变为在线状态。 调试应用 将体验板连接到电脑上，并且放在LoRa网关附近。接线方式如下图所示，串口线的白、绿、红、黑依次对应串口 TX、RX、电源，地线对应体验板上的TXD0、RXD0、3V3 以及

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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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/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

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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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S、TP、PP、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 多机启动 以Qwen-14B为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，此处以双机为例。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。

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# 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。

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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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非直连方式接入边缘节点，再通过边缘节点接入物联网平台。在Modbus设备上电并接入到IoT边缘节点后，可在设备列表中查看采集的设备数据。 Modbus设备接入 2019/08/26 设备管理计费规则变更 设备管理计费规则从按已注册的设备数量计费修改为按已注册并接入平台的设备数量计费。详细计费规则请参考计费详情页面。

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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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、 TP、PP 、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 多机启动 以GLM3-6B为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，此处以双机为例。 进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行

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、GBS、TP、PP 为非必填，有默认值 多机启动 以baichuan2-13b为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，以双机为例。进入代码目录/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。

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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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迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 模型精度有问题怎么办？ 模型转换失败时如何查看日志和定位原因？ Stable Diffusion WebUI如何适配？ LoRA适配流是怎么样的？ 数据类型不匹配问题如何处理？ 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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设备接入 基于小熊派开发智慧路灯（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）

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版。 选择左侧导航栏的“应用网格 > 服务网关”，单击页面右上角“创建网关”。 填写网关信息。 网关名称：填写网关名称。 绑定应用：选择网关应用。 端口配置 端口：网关使用哪个端口访问后端应用。 协议：网关使用哪种协议访问后端应用。目前支持HTTP和HTTPS协议，若设置成HTT

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