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if((mode != LORA_MODE_PATTERN) && (mode != LORA_MODE_WARKUP) && (mode != LORA_MODE_POWERSAVE) && (mode != LORA_MODE_SLEEP)) return ;

时间: 2025-07-07 11:49:05 浏览: 8
<think>好的,我需要帮助用户理解LORA模式相关的代码逻辑,特别是提到的几种模式的条件检查:LORA_MODE_PATTERN、LORA_MODE_WARKUP、LORA_MODE_POWERSAVE和LORA_MODE_SLEEP。首先,我应该先回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关信息可以借鉴。 根据引用[1],Kohya_ss是用于Stable Diffusion模型训练的工具,支持LoRA微调。虽然这可能与低功耗无线通信的LoRa技术不同,但用户可能在这里混淆了术语。不过,用户明确提到了LORA_MODE_PATTERN等模式,这些看起来更像是LoRa无线模块的工作模式,如唤醒、省电、睡眠等,可能涉及到EnOcean协议栈,如引用[2]提到的,EnOcean使用高效的能源管理,通过无线电传输信息。这可能与LoRa的低功耗模式相关。 接下来,我需要确定用户的问题核心:他们想了解或调试与这些LORA模式相关的代码逻辑中的条件检查。可能的模式包括正常操作(PATTERN)、唤醒(WARKUP可能是WAKEUP的拼写错误)、省电(POWERSAVE)和睡眠(SLEEP)。 首先,应该解释每种模式的基本功能: 1. **LORA_MODE_PATTERN**:可能指模块的正常工作模式,按照特定模式传输数据。 2. **LORA_MODE_WAKEUP**:从低功耗状态唤醒,准备接收或发送数据。 3. **LORA_MODE_POWERSAVE**:进入省电模式,降低功耗,可能周期性唤醒。 4. **LORA_MODE_SLEEP**:最低功耗模式,关闭大部分功能,等待外部中断唤醒。 接下来,条件检查的逻辑可能基于当前系统状态,如电源水平、数据传输需求、定时器事件或外部中断。例如,当电池电量低时,系统可能切换到POWERSAVE或SLEEP模式;当有数据传输时,切换到WAKEUP或PATTERN模式。 在代码中,可能有状态机或条件判断来切换模式。例如,使用if-else语句或switch-case结构,根据传感器数据、定时器或中断标志来改变当前模式。此外,可能涉及寄存器配置,调整LoRa模块的功耗设置。 需要提醒用户检查可能的拼写错误,如WARKUP应为WAKEUP。此外,参考具体的LoRa模块文档,如Semtech的SX1276或类似芯片的数据手册,了解各模式的具体配置参数和切换条件。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何配置模式切换的条件、不同模式的功耗差异,或调试模式切换时的常见问题。</think>### LORA模式条件检查代码逻辑解析 LORA模块的工作模式切换通常基于电源管理策略和通信需求,以下是典型模式的条件判断逻辑分析: 1. **LORA_MODE_PATTERN(常规模式)** - **触发条件**:存在待发送数据或处于持续通信状态 - **代码特征**:射频前端保持活跃状态,代码中可能包含连续监听信道或周期性发送心跳包的逻辑 2. **LORA_MODE_WAKEUP(唤醒模式)** - **触发条件**:收到外部中断信号(如GPIO引脚触发)或定时器到期 - **代码特征**:通常与`RTC_Alarm`或`EXTI_IRQHandler`等中断处理函数关联,例如: ```c void EXTI0_IRQHandler(void) { if(CheckWakeupCondition()){ SwitchMode(LORA_MODE_WAKEUP); } } ``` 3. **LORA_MODE_POWERSAVE(省电模式)** - **触发条件**: - 电池电压低于阈值(如`VBAT < 3.3V`) - 网络空闲时间超过设定值(如`idle_time > 60s`) - **代码特征**:通常包含电源状态检测和计时器判断: ```c if(GetBatteryLevel() < LOW_POWER_THRESHOLD){ EnterPowerSaveMode(); } ``` 4. **LORA_MODE_SLEEP(深度睡眠模式)** - **触发条件**: - 系统进入预设的非工作时段 - 紧急关机指令 - **代码特征**:涉及时钟关闭和寄存器保持操作,例如STM32中的`HAL_PWR_EnterSTOPMode`函数调用 ### 典型条件检查代码结构 ```c void LoraModeScheduler(void) { static uint32_t last_activity = 0; // 状态优先级判断 if(emergency_shutdown){ SetLoraMode(LORA_MODE_SLEEP); } else if(data_ready || rx_timeout){ SetLoraMode(LORA_MODE_PATTERN); last_activity = HAL_GetTick(); } else if((HAL_GetTick() - last_activity) > IDLE_TIMEOUT){ if(GetBatteryLevel() < POWERSAVE_THRESHOLD){ SetLoraMode(LORA_MODE_POWERSAVE); } } // 定时唤醒检查 if(wakeup_timer_expired){ SetLoraMode(LORA_MODE_WAKEUP); } } ``` [^2] ### 调试建议 1. **状态跟踪**:在模式切换点添加日志输出,记录触发条件和系统状态 2. **功耗测量**:使用万用表测量各模式下的电流消耗是否符合预期 3. **中断验证**:通过软件模拟硬件中断测试唤醒流程 4. **寄存器检查**:使用调试器查看LoRa芯片的配置寄存器值
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(vllm) zhzx@zhzx-S2600WF-LS:/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B$ vllm serve "/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B" --host 0.0.0.0 --port 8060 --dtype bfloat16 --tensor-parallel-size 2 --cpu-offload-gb 20 --gpu-memory-utilization 0.8 --max-model-len 8126 --api-key token-abc123 --enable-prefix-caching --trust-remote-code \ > INFO 05-10 20:06:33 [__init__.py:239] Automatically detected platform cuda. INFO 05-10 20:06:36 [api_server.py:1043] vLLM API server version 0.8.5.post1 INFO 05-10 20:06:36 [api_server.py:1044] args: Namespace(subparser='serve', model_tag='/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B', config='', host='0.0.0.0', port=8060, uvicorn_log_level='info', disable_uvicorn_access_log=False, allow_credentials=False, allowed_origins=['*'], allowed_methods=['*'], allowed_headers=['*'], api_key='token-abc123', lora_modules=None, prompt_adapters=None, chat_template=None, chat_template_content_format='auto', response_role='assistant', ssl_keyfile=None, ssl_certfile=None, ssl_ca_certs=None, enable_ssl_refresh=False, ssl_cert_reqs=0, root_path=None, middleware=[], return_tokens_as_token_ids=False, disable_frontend_multiprocessing=False, enable_request_id_headers=False, enable_auto_tool_choice=False, tool_call_parser=None, tool_parser_plugin='', model='/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B', task='auto', tokenizer=None, hf_config_path=None, skip_tokenizer_init=False, revision=None, code_revision=None, tokenizer_revision=None, tokenizer_mode='auto', trust_remote_code=True, allowed_local_media_path=None, load_format='auto', download_dir=None, model_loader_extra_config={}, use_tqdm_on_load=True, config_format=<ConfigFormat.AUTO: 'auto'>, dtype='bfloat16', max_model_len=8126, guided_decoding_backend='auto', reasoning_parser=None, logits_processor_pattern=None, model_impl='auto', distributed_executor_backend=None, pipeline_parallel_size=1, tensor_parallel_size=2, data_parallel_size=1, enable_expert_parallel=False, max_parallel_loading_workers=None, ray_workers_use_nsight=False, disable_custom_all_reduce=False, block_size=None, gpu_memory_utilization=0.8, swap_space=4, kv_cache_dtype='auto', num_gpu_blocks_override=None, enable_prefix_caching=True, prefix_caching_hash_algo='builtin', cpu_offload_gb=20.0, calculate_kv_scales=False, disable_sliding_window=False, use_v2_block_manager=True, seed=None, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta=None, hf_token=None, hf_overrides=None, enforce_eager=False, max_seq_len_to_capture=8192, tokenizer_pool_size=0, tokenizer_pool_type='ray', tokenizer_pool_extra_config={}, limit_mm_per_prompt={}, mm_processor_kwargs=None, disable_mm_preprocessor_cache=False, enable_lora=None, enable_lora_bias=False, max_loras=1, max_lora_rank=16, lora_extra_vocab_size=256, lora_dtype='auto', long_lora_scaling_factors=None, max_cpu_loras=None, fully_sharded_loras=False, enable_prompt_adapter=None, max_prompt_adapters=1, max_prompt_adapter_token=0, device='auto', speculative_config=None, ignore_patterns=[], served_model_name=None, qlora_adapter_name_or_path=None, show_hidden_metrics_for_version=None, otlp_traces_endpoint=None, collect_detailed_traces=None, disable_async_output_proc=False, max_num_batched_tokens=None, max_num_seqs=None, max_num_partial_prefills=1, max_long_partial_prefills=1, long_prefill_token_threshold=0, num_lookahead_slots=0, scheduler_delay_factor=0.0, preemption_mode=None, num_scheduler_steps=1, multi_step_stream_outputs=True, scheduling_policy='fcfs', enable_chunked_prefill=None, disable_chunked_mm_input=False, scheduler_cls='vllm.core.scheduler.Scheduler', override_neuron_config=None, override_pooler_config=None, compilation_config=None, kv_transfer_config=None, worker_cls='auto', worker_extension_cls='', generation_config='auto', override_generation_config=None, enable_sleep_mode=False, additional_config=None, enable_reasoning=False, disable_cascade_attn=False, disable_log_requests=False, max_log_len=None, disable_fastapi_docs=False, enable_prompt_tokens_details=False, enable_server_load_tracking=False, dispatch_function=<function ServeSubcommand.cmd at 0x7f625a071bc0>) WARNING 05-10 20:06:36 [config.py:2972] Casting torch.float16 to torch.bfloat16. INFO 05-10 20:06:42 [config.py:717] This model supports multiple tasks: {'reward', 'embed', 'generate', 'classify', 'score'}. Defaulting to 'generate'. WARNING 05-10 20:06:42 [arg_utils.py:1658] Compute Capability < 8.0 is not supported by the V1 Engine. Falling back to V0. INFO 05-10 20:06:42 [config.py:1770] Defaulting to use mp for distributed inference INFO 05-10 20:06:42 [api_server.py:246] Started engine process with PID 73230 INFO 05-10 20:06:45 [__init__.py:239] Automatically detected platform cuda. INFO 05-10 20:06:47 [llm_engine.py:240] Initializing a V0 LLM engine (v0.8.5.post1) with config: model='/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B', speculative_config=None, tokenizer='/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B', skip_tokenizer_init=False, tokenizer_mode=auto, revision=None, override_neuron_config=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16, max_seq_len=8126, download_dir=None, load_format=LoadFormat.AUTO, tensor_parallel_size=2, pipeline_parallel_size=1, disable_custom_all_reduce=False, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='auto', reasoning_backend=None), observability_config=ObservabilityConfig(show_hidden_metrics=False, otlp_traces_endpoint=None, collect_model_forward_time=False, collect_model_execute_time=False), seed=None, served_model_name=/media/zhzx/ssd2/Qwen3-32B, num_scheduler_steps=1, multi_step_stream_outputs=True, enable_prefix_caching=True, chunked_prefill_enabled=False, use_async_output_proc=True, disable_mm_preprocessor_cache=False, mm_processor_kwargs=None, pooler_config=None, compilation_config={"splitting_ops":[],"compile_sizes":[],"cudagraph_capture_sizes":[256,248,240,232,224,216,208,200,192,184,176,168,160,152,144,136,128,120,112,104,96,88,80,72,64,56,48,40,32,24,16,8,4,2,1],"max_capture_size":256}, use_cached_outputs=True, WARNING 05-10 20:06:48 [multiproc_worker_utils.py:306] Reducing Torch parallelism from 16 threads to 1 to avoid unnecessary CPU contention. Set OMP_NUM_THREADS in the external environment to tune this value as needed. INFO 05-10 20:06:48 [cuda.py:240] Cannot use FlashAttention-2 backend for Volta and Turing GPUs. INFO 05-10 20:06:48 [cuda.py:289] Using XFormers backend. INFO 05-10 20:06:50 [__init__.py:239] Automatically detected platform cuda. (VllmWorkerProcess pid=73270) INFO 05-10 20:06:53 [multiproc_worker_utils.py:225] Worker ready; awaiting tasks (VllmWorkerProcess pid=73270) INFO 05-10 20:06:53 [cuda.py:240] Cannot use FlashAttention-2 backend for Volta and Turing GPUs. (VllmWorkerProcess pid=73270) INFO 05-10 20:06:53 [cuda.py:289] Using XFormers backend. ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0. Your Quadro RTX 6000 GPU has compute capability 7.5. You can use float16 instead by explicitly setting the dtype flag in CLI, for example: --dtype=half. ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] Traceback (most recent call last): ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 436, in run_mp_engine ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] engine = MQLLMEngine.from_vllm_config( ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 128, in from_vllm_config ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] return cls( ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 82, in __init__ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] self.engine = LLMEngine(*args, **kwargs) ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/llm_engine.py", line 275, in __init__ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] self.model_executor = executor_class(vllm_config=vllm_config) ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/executor_base.py", line 286, in __init__ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] super().__init__(*args, **kwargs) ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/executor_base.py", line 52, in __init__ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] self._init_executor() ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/mp_distributed_executor.py", line 124, in _init_executor ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] self._run_workers("init_device") ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/mp_distributed_executor.py", line 185, in _run_workers ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] driver_worker_output = run_method(self.driver_worker, sent_method, ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/utils.py", line 2456, in run_method ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] return func(*args, **kwargs) ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 604, in init_device ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] self.worker.init_device() # type: ignore ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 177, in init_device ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] _check_if_gpu_supports_dtype(self.model_config.dtype) ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 546, in _check_if_gpu_supports_dtype ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] raise ValueError( ERROR 05-10 20:06:53 [engine.py:448] ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0. Your Quadro RTX 6000 GPU has compute capability 7.5. You can use float16 instead by explicitly setting the dtype flag in CLI, for example: --dtype=half. Process SpawnProcess-1: ERROR 05-10 20:06:53 [multiproc_worker_utils.py:120] Worker VllmWorkerProcess pid 73270 died, exit code: -15 INFO 05-10 20:06:53 [multiproc_worker_utils.py:124] Killing local vLLM worker processes Traceback (most recent call last): File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap self.run() File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/multiprocessing/process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 450, in run_mp_engine raise e File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 436, in run_mp_engine engine = MQLLMEngine.from_vllm_config( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 128, in from_vllm_config return cls( ^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/multiprocessing/engine.py", line 82, in __init__ self.engine = LLMEngine(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/engine/llm_engine.py", line 275, in __init__ self.model_executor = executor_class(vllm_config=vllm_config) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/executor_base.py", line 286, in __init__ super().__init__(*args, **kwargs) File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/executor_base.py", line 52, in __init__ self._init_executor() File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/mp_distributed_executor.py", line 124, in _init_executor self._run_workers("init_device") File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/executor/mp_distributed_executor.py", line 185, in _run_workers driver_worker_output = run_method(self.driver_worker, sent_method, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/utils.py", line 2456, in run_method return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 604, in init_device self.worker.init_device() # type: ignore ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 177, in init_device _check_if_gpu_supports_dtype(self.model_config.dtype) File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 546, in _check_if_gpu_supports_dtype raise ValueError( ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0. Your Quadro RTX 6000 GPU has compute capability 7.5. You can use float16 instead by explicitly setting the dtype flag in CLI, for example: --dtype=half. Traceback (most recent call last): File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/bin/vllm", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/entrypoints/cli/main.py", line 53, in main args.dispatch_function(args) File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/entrypoints/cli/serve.py", line 27, in cmd uvloop.run(run_server(args)) File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/uvloop/__init__.py", line 109, in run return __asyncio.run( ^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/asyncio/runners.py", line 195, in run return runner.run(main) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/asyncio/runners.py", line 118, in run return self._loop.run_until_complete(task) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "uvloop/loop.pyx", line 1518, in uvloop.loop.Loop.run_until_complete File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/uvloop/__init__.py", line 61, in wrapper return await main ^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 1078, in run_server async with build_async_engine_client(args) as engine_client: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/contextlib.py", line 210, in __aenter__ return await anext(self.gen) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 146, in build_async_engine_client async with build_async_engine_client_from_engine_args( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/contextlib.py", line 210, in __aenter__ return await anext(self.gen) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhzx/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.12/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 269, in build_async_engine_client_from_engine_args raise RuntimeError( RuntimeError: Engine process failed to start. 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