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zrq96
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2024年11月5日
Free5GC源码研究(8) - PCF研究(上)
摘要: 本文研究 Policy Control Function(PCF)主要实现的功能 前面研究过的AUSF、NRF、UDM、UDR、NSSF等,都是相对比较简单的NF。现在开始要着手研究一下更复杂的NF了。他们复杂即既是因为代码量大,也因为他们的逻辑与其他实体互相交织。比如PCF,就与AMF和SMF高度
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posted @ 2024-11-05 18:00 zrq96
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2024年10月26日
Free5GC源码研究(7) - NSSF研究
摘要: 本文研究 Network Slice Selection Function(NSSF)主要实现的功能 NSSF的概念 NSSF,也就是网络切片选择功能,负责根据用户请求和网络的配置来选择最合适的网络切片实例(Network Slice Instance, NSI)来服务用户设备。 所谓网络切片,是5
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posted @ 2024-10-26 12:50 zrq96
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2024年10月20日
Free5GC源码研究(6) - UDM&UDR研究
摘要: 本文研究 Unified Data Management (UDM) 和 Unified Data Repository(UDR)主要实现的功能 UDM是5G网络中统一数据管理的NF,主要管理的是用户的订阅数据和设备的状态数据。UDR则是5G中统一的数据仓库,主要负责存储各种各样的数据,包括但不限于
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posted @ 2024-10-20 22:23 zrq96
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2024年10月14日
Free5GC源码研究(5) - NRF研究
摘要: 本文研究 Network Repository Function (NRF) 主要实现的功能 NRF的概念 NRF在5G网络架构中有着中心意义——所有NF在刚上线时就要向网络中的NRF报告自己的存在,告知NRF自己的基本信息,同时在即将下线时也要像NRF报告自己的不存在;而某个NF想要调用其他NF的
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posted @ 2024-10-14 20:35 zrq96
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2024年10月1日
Free5GC源码研究(4) - AUSF研究
摘要: 本文研究AUthentication Server Function (AUSF) 主要实现的功能 AUSF的概念 在开始研究其源代码之前,我们需要先对AUSF有一些概念上的认识。AUSF的主要技术文档是TS29.509,规定了AUSF提供哪些服务,其对应的API接口有哪些。总的来说,AUSF就是帮
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posted @ 2024-10-01 18:07 zrq96
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2024年9月27日
Free5GC源码研究(3) - 单个NF的软件架构(下)
摘要: 前文以一个example-nf为例研究了free5gc中单个NF的软件架构,然而example-nf毕竟不是真正的NF,有一些真正的NF的细节没能在其中展现,比如最重要的:各个NF之间如何交互。本文以AUSF@v1.2.3,一个真正的NF为例,继续深入研究单个NF软件架构的更多细节。 首先我们对比一
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posted @ 2024-09-27 23:48 zrq96
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2024年9月21日
Free5GC源码研究(2) - 单个NF的软件架构(上)
摘要: 前文我们总览了free5gc的总体软件架构。整一个free5gc系统又由几个NF(Network Function)组成,所以本文继续深入研究单个NF的软件架构。 要研究NF的软件架构,最直接的方式是找一个简单的NF来回观摩。free5gc/ausf算是比较简单的一个,然而我发现了一个更简单的NF,
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posted @ 2024-09-21 15:07 zrq96
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2024年9月13日
Free5GC源码研究(1) - 总体架构
摘要: 我以前和以后的工作都和5G核心网有密切联系,所以今天下定决心研究一个5GC的项目源代码以增进对底层技术的理解。 5G网络背景知识 5G网络全称第五代移动网络(5th Generation Mobile Network),比起前面几代最大的特点就是更高速率、更低延迟、更大接入容量。一个部署好的5G网络
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posted @ 2024-09-13 21:09 zrq96
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2024年8月25日
使用HF Trainer微调小模型
摘要: 本文记录HugginngFace的Trainer各种常见用法。 SFTTrainer的一个最简单例子 HuggingFace的各种Trainer能大幅简化我们预训练和微调的工作量。能简化到什么程度?就拿我们个人用户最常会遇到的用监督学习微调语言模型任务为例,只需要定义一个SFTrainer,给定我们
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posted @ 2024-08-25 10:43 zrq96
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2024年8月11日
一步一步微调小模型
摘要: 本文记录一下,使用自顶向下的编程法一步步编写微调小语言模型的代码。这里小模型指的是可以在本地电脑运行的预训练语言模型(1B左右),相对而言的是需要在大集群运行的模型。 微调一个语言模型,本质上是把一个已经预训练过的语言模型在一个新的数据集上继续训练。那么一次微调模型的任务,可以分为下面三个大个步骤(
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posted @ 2024-08-11 19:26 zrq96
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