Den senaste Raspberry Pi mini-datorn som lanserades i slutet av förra året är kraftfullare än någonting tidigare och är kapabel till en gång omöjliga applikationer. Raspberry Pi 5 är byggd med hjälp av RP1 I/O-kontrollern, ett kiselinnehållande paket designat internt av Raspberry Pi. Den har till och med tillräckligt med kraft för att köra stora språkmodeller lokalt, vilket gör att du kan omfamna artificiell intelligens (AI) revolution genom att installera AI på en Raspberry Pi 5. Du är förmodligen nyfiken på att veta mer om de möjligheter som erbjuds genom att installera AI på din mini-PC. Låt oss se vad Raspberry Pi 5 kan göra inom AI-området, med fokus på språkmodeller som passar denna hårdvara bra.
Raspberry Pi 5 har gjort framsteg i prestanda, men att köra något så komplext som OpenAI:s GPT-4 kan vara för krävande. Var dock inte avskräckt. Det finns mindre AI-modeller med öppen källkod, som Mistral 7B, som är inom räckhåll för dem som vill experimentera med AI på denna kraftfulla mini-PC.
Om du letar efter mer tillgängliga alternativ, överväg modeller med öppen källkod som Microsofts Orca och Phi-2. Dessa alternativ kanske inte har de stora kapaciteterna hos GPT-4, men de erbjuder fortfarande intressanta AI-funktioner. De är särskilt användbara för utvecklare som behöver tillgång till ett brett utbud av kunskap utan att förlita sig på en internetanslutning.
Hur man kör AI på en Raspberry Pi 5
För att öka AI-kapaciteten hos din Raspberry Pi 5 kan du titta på Coral USB Accelerator som lägger till en Edge TPU-samprocessor till ditt system för bara $60. Den möjliggör höghastighets maskininlärning över ett brett utbud av system helt enkelt genom att ansluta den till en USB-port. Dessa acceleratorer är designade för edge computing och kan avsevärt förbättra artificiell intelligens-uppgifter. Man bör dock komma ihåg att dessa TPU:er också har sina begränsningar, speciellt med större språkmodeller.
Att ställa in din Raspberry Pi 5 för AI innebär några viktiga steg. Du måste installera nödvändig programvara, konfigurera miljön och justera modellen för att fungera med ARM-arkitekturen. Verktyg som Ollama kan förenkla denna process och göra det mer effektivt att använda språkmodeller på ARM-arkitekturbaserade enheter som Raspberry Pi 5.
Säkerhet och konfidentialitet
En av de främsta fördelarna med att köra AI-modeller på en lokal enhet är integriteten den ger. Genom att behandla data på din Raspberry Pi 5 säkrar du känslig information och undviker riskerna med att skicka data över internet. Detta tillvägagångssätt är viktigt när man hanterar personliga eller konfidentiella uppgifter.
För mer krävande uppgifter kan du ansluta flera Raspberry Pis i ett kluster för att dela datorbelastningen. Denna samarbetskonfiguration låter dig använda mer komplexa modeller genom att utnyttja den kollektiva kraften hos flera enheter. Lokala språkmodeller är särskilt användbara i miljöer där internetåtkomsten är begränsad eller obefintlig. De kan innehålla en stor mängd global kunskap, vilket gör att du kan använda AI-drivna applikationer även när du är offline.
Raspberry Pi 5 är en attraktiv plattform för att köra små AI-språkmodeller eftersom den erbjuder god kostnadseffektivitet och kapacitet. Även om det inte passar perfekt för avancerade modeller som GPT-4, erbjuder Raspberry Pi 5, oavsett om den används ensam, med Coral TPU:er eller som en del av ett kluster, en övertygande möjlighet att distribuera AI vid kanten. I takt med att tekniken går framåt blir möjligheten att köra kraftfulla AI-modeller på allmänt tillgängliga enheter mer och mer påtaglig.
Läs mer Guide:
- PS2-spelemulator som körs på en Raspberry Pi 5
- Design av den nya Raspberry Pi 5 POE+ HAT
- Använder Ollama för att köra AI på en Raspberry Pi 5 mini PC
- Passiv kylning Öppet CNC-fodral för Raspberry Pi 5 $8
- Ny Raspberry Pi 5 EEPROM-uppdatering möjliggör installation av nätverksoperativsystem
- Bygg en Nintendo Raspberry Pi 5-spelemuleringskonsol
