Imaginez que vous puissiez traiter le langage humain et interpréter des images dans le creux de votre main avec un Raspberry Pi Ai, sans dépendre d’Internet ou de services externes en nuage. C’est désormais possible avec le Pi 5, un ordinateur petit mais puissant qui peut exécuter des modèles de langage sophistiqués à l’aide d’un outil appelé Ollama. Cette configuration est parfaite pour ceux qui tiennent à leur vie privée, qui ont un accès limité à l’internet ou qui sont simplement fascinés par le potentiel de l’informatique compacte.
Le Raspberry Pi 5 est doté de 8 Go de mémoire vive, ce qui est assez impressionnant pour sa taille. Cette capacité de mémoire lui permet de gérer de grands modèles de langage (LLM) tels que Tiny Llama et Llama 2. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer le langage humain, ce qui les rend incroyablement utiles pour toute une série d’applications. Ollama est la clé qui permet d’exploiter ces capacités sur le Raspberry Pi 5. Il s’agit d’un outil qui s’intègre parfaitement aux modèles de langage, en fournissant une interface simple qui permet aux utilisateurs de faire fonctionner facilement les LLM sur leur appareil.
Lorsque vous commencerez à utiliser ces modèles de langage sur le Raspberry Pi 5, l’une des premières choses que vous remarquerez est sa performance par rapport à des ordinateurs plus puissants, comme un MacBook Pro. Bien que le Raspberry Pi 5 n’ait pas le même niveau de puissance de traitement, il tient toujours la route, offrant des performances respectables pour une fraction du coût. Il s’agit donc d’une option intéressante pour les amateurs, les développeurs et tous ceux qui souhaitent explorer le monde du traitement du langage sans se ruiner.
Exécuter l’IA sur un Pi 5
Surveiller les performances de votre système est crucial lorsque vous exécutez des LLM sur le Raspberry Pi 5. En gardant un œil sur l’utilisation du processeur et la rapidité avec laquelle le système génère des réponses, vous pouvez affiner votre configuration afin d’exploiter au mieux les ressources du Raspberry Pi. Cela permet non seulement d’améliorer la fonctionnalité de vos LLM, mais aussi de garantir un fonctionnement efficace de votre appareil.
Raspberry Pi Ai avec Ollama
L’un des aspects les plus intéressants des LLM est leur capacité à donner un sens aux images. Avec le Raspberry Pi 5, vous pouvez mettre cette fonctionnalité à l’épreuve. Cette capacité est particulièrement utile pour les développeurs qui souhaitent créer des applications capables de traiter des informations visuelles sans envoyer de données sur Internet. Que vous travailliez sur un projet nécessitant la reconnaissance d’images ou que vous soyez simplement curieux des possibilités offertes, le Raspberry Pi 5 vous offre une occasion unique d’expérimenter cette technologie.
Mais les fonctionnalités du Raspberry Pi 5 et d’Ollama ne se limitent pas à l’exécution de modèles de langage. Ollama prend également en charge l’intégration API, ce qui signifie que vous pouvez connecter vos modèles à d’autres systèmes logiciels. Cela ouvre la voie à des applications et des utilisations plus complexes, vous permettant de construire des systèmes sophistiqués qui peuvent interagir avec divers composants logiciels.
LLM (grands modèles de langage) libres
Les grands modèles de langage libres constituent un domaine d’intérêt important dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces modèles sont mis à la disposition du public, ce qui permet aux chercheurs, aux développeurs et aux passionnés de les explorer, de les modifier et de les utiliser pour diverses applications. La nature open-source favorise un environnement collaboratif, accélère l’innovation et démocratise l’accès aux technologies avancées de l’intelligence artificielle.
- GPT-Neo et GPT-NeoX : développés par EleutherAI, ces modèles sont des réponses directes au GPT-3 d’OpenAI. Ils visent à reproduire l’architecture et les capacités de GPT-3, en offrant un modèle autorégressif similaire pour les tâches de traitement du langage naturel. GPT-Neo et GPT-NeoX s’inscrivent dans le cadre d’un effort continu visant à créer des alternatives évolutives et open-source aux modèles propriétaires.
- GPT-J : également développé par EleutherAI, GPT-J est une avancée par rapport à GPT-Neo, avec un modèle à 6 milliards de paramètres. Il est réputé pour ses performances impressionnantes dans diverses tâches linguistiques, en trouvant un équilibre entre la taille et les exigences de calcul.
- BERT et ses variantes (RoBERTa, ALBERT, etc.) : Bien qu’ils ne soient pas exactement comme les modèles GPT, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et ses variantes, développés par Google, sont essentiels dans le paysage du NLP. Ils sont conçus pour comprendre le contexte d’un mot dans une phrase et offrent d’excellentes performances dans des tâches telles que la réponse à des questions et l’inférence linguistique.
- T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) : Également proposé par Google, le T5 recadre toutes les tâches de NLP comme un problème de texte à texte. Il s’agit d’un modèle polyvalent qui peut être appliqué à diverses tâches sans modification de l’architecture spécifique à chaque tâche.
- Fairseq : il s’agit d’une boîte à outils de modélisation de séquences de Facebook AI Research (FAIR) qui permet aux chercheurs et aux développeurs de former des modèles personnalisés pour la traduction, le résumé, la modélisation du langage et d’autres tâches de génération de texte.
- XLNet : Développé par Google et l’université Carnegie Mellon, XLNet est une extension du modèle Transformer, dont les performances sont supérieures à celles de BERT dans plusieurs tests de référence. Il utilise une approche d’apprentissage basée sur la permutation, qui diffère des méthodes autorégressives ou d’autoencodage traditionnelles.
- BlenderBot : Créé par Facebook AI, BlenderBot est un modèle de chatbot open-source connu pour ses capacités de conversation engageantes. Il est conçu pour améliorer la pertinence, l’informativité et l’empathie des réponses dans un système de dialogue.
Chacun de ces modèles présente des caractéristiques, des forces et des limites uniques. Leur caractère open-source facilite non seulement un accès plus large aux technologies d’IA avancées, mais encourage également la transparence et les considérations éthiques dans le développement et le déploiement de l’IA. Lors de l’utilisation de ces modèles, il est essentiel de prendre en compte des aspects tels que les exigences en matière de calcul, la nature de la tâche à accomplir et les implications éthiques du déploiement de l’IA dans des scénarios du monde réel. Pour obtenir de nombreux autres modèles de langage à grande échelle à source ouverte, rendez-vous sur le site Web Hugging Face.
La combinaison du Raspberry Pi 5 et de l’outil Ollama constitue une plateforme puissante pour toute personne intéressée par l’exécution locale de LLM open-source. Que vous soyez un développeur cherchant à repousser les limites de ce qui est possible avec l’informatique compacte ou un amateur désireux de plonger dans le monde du traitement du langage, cette configuration offre une multitude d’opportunités. Avec la possibilité de gérer efficacement les ressources du système, d’interpréter les images et d’intégrer les API, le Raspberry Pi 5 et Ollama vous invitent à explorer tout le potentiel des modèles linguistiques locaux. Adoptez cette technologie polyvalente et ouvrez un monde de possibilités créatives.
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