探索 Python 的色彩世界：Colorama 库深度解析
文章目录 🌈 探索 Python 的色彩世界：Colorama 库深度解析背景：为何选择 Colorama？Colorama 是什么？如何安装 Colorama？简单库函数使用方法场景应用示例常见问题及解决方案总结 🌈 探索 Python 的色彩世界：Colorama 库深度解析 背景：为何选择 Colorama？ 在 Python 的世界里，终端输出往往是单调的黑色和白色。但你有没有想过，如果终端输出...
glm4-9b的lora.yaml文件说明
kens: 512 # 生成的最大新标记数 # deepspeed: configs/ds_zero_3.json # DeepSpeed配置文件路径 peft_config: peft_type: LORA # 微调类型 task_type: CAUSAL_LM # 任务类型 r: 8 # LORA的秩参数 lora_alpha: 32 # LORA的缩放因子 lora_dropout: 0.1 # L...
利用FlexLua，打造便捷LoRa风速传感器
随着物联网技术的迅猛发展，LoRa无线技术作为一种低功耗远距离通信技术，正逐渐成为各行各业的首选。其中，LoRa无线风速传感器作为一种重要的环境监测设备，正逐渐受到人们的关注。本文将介绍LoRa无线风速传感器的技术原理以及其在实际应用中的广泛场景，同时强调采用FlexLua低代码技术进行硬件开发的优势，使硬件开发变得更加简单、快速。 LoRa无线风速传感器的技术原理主要涉及到风速传感器、LoRa通信模块以...
FlexLua助力，LoRa无线雨量传感器轻松开发
在当今物联网的浪潮下，LoRa无线技术作为一种低功耗远距离通信技术，受到了广泛的关注和应用。而在这个领域，LoRa无线雨量传感器的应用也日益增多。本文将介绍LoRa无线雨量传感器的技术原理及其在实际场景中的应用，并强调了采用FlexLua低代码技术开发的优势，让硬件开发变得更加简单、快速。 LoRa无线雨量传感器利用LoRa技术实现雨量数据的采集与传输，其技术原理主要包括雨量传感器、LoRa模块以及微控...
创新科技：FlexLua助力LoRa无线一氧化碳传感器轻松开发
随着智能科技的不断进步，无线传感器技术在环境监测领域的应用越来越广泛。其中，LoRa无线一氧化碳传感器以其高效的通信原理和精准的传感器原理，在各种应用场景中大显身手。而借助FlexLua低代码技术，开发这类传感器变得更加轻松快捷。 LoRa（Long Range）无线通信技术是一种远距离、低功耗的无线通信技术，它在物联网领域有着广泛的应用。LoRa无线一氧化碳传感器利用这一技术，实现对一氧化碳浓度的远程监...
FlexLua：简化开发的LoRa无线氨气传感器技术
FlexLua：简化开发的LoRa无线氨气传感器技术 在当今数字化时代，智能化传感技术的发展日新月异，尤其是在环境监测领域，LoRa无线氨气传感器技术的应用愈发广泛。而借助于FlexLua低代码技术，开发这类传感器变得更加轻松迅速。 LoRa（Long Range）无线通信技术是一种适用于远距离、低功耗的无线通信技术，其在物联网领域有着广泛的应用。而LoRa无线氨气传感器，则是利用这一技术进行远程氨气浓度...
使用FlexLua低代码技术开发的LoRa无线COD水质传感器
使用FlexLua低代码技术开发的LoRa无线COD水质传感器 在现代社会中，水质监测变得越来越重要。为了更好地实现水质监测的自动化和远程监控，LoRa无线COD水质传感器应运而生。本文将介绍LoRa无线COD水质传感器的技术原理以及应用场景，并探讨如何使用FlexLua低代码技术开发这一硬件，从而使开发过程更加简单和快速。 LoRa无线COD水质传感器是一种基于LoRa无线通信技术的传感器设备，用于监测...
LoRaWan之LoRaMAC 的快速入门指南
概述 本快速入门指南简要介绍了 LoRaMAC 层的重要操作。示例部分提供了不同设备类别的完整示例。 初始化 LoRaMAC层的初始化函数是LoRaMacInitialization( LoRaMacPrimitives_t *primitives, LoRaMacCallback_t *callbacks, LoRaMacRegion_t region )。该函数具有三个参数：LoRaMacPrimit...
使用 LoRA 和 QLoRA 对大型语言模型进行参数高效的微调
文中，我们将探讨 PEFT 方法如何优化大型语言模型 (LLM) 对特定任务的适应。我们将揭开 PEFT 的优点和缺点，深入研究 PEFT 技术的复杂类别，并破译两种卓越技术的内部工作原理：低秩适应（LoRA）和量化低秩适应（QLoRA）。本次旅程旨在让您全面了解这些技术，使您能够利用它们的力量来进行语言处理。 学习目标： 了解 NLP 中预训练语言模型和微调的概念。 探索微调大型模型时计算和内存要求带来...
Lora升级！ReLoRa！最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates
在统治和效率方面表现突出，但训练过参数化模型的必要性仍然难以理解，且替代方法不一定能使训练高性能模型的成本降低。在本文中，我们探索了低秩训练技术作为训练大型神经网络的替代方法。我们引入了一种名为 ReLoRA 的新方法，该方法利用低秩更新来训练高秩网络。我们将 ReLoRA 应用于预训练最多达 350M 参数的变换器语言模型，并展示了与常规神经网络训练相当的性能。此外，我们观察到 ReLoRA 的效率随着...