Comment installer l'IA sur un Raspberry Pi 5

Le dernier mini PC Raspberry Pi lancé à la fin de l'année dernière est plus puissant que tout ce qui l'a précédé et est capable de réaliser des applications qui étaient autrefois impossibles. Framboise Pi 5 est construit à l'aide du contrôleur d'E/S RP1, un package contenant du silicium conçu en interne chez Raspberry Pi. Il a même suffisamment de puissance pour exécuter localement de grands modèles de langage, ce qui vous permet de adoptez la révolution de l'intelligence artificielle (IA) en installant l'IA sur un Raspberry Pi 5. Vous êtes probablement curieux d'en savoir plus sur ce qui peut être réalisé une fois que vous avez installé l'IA sur votre mini PC. Examinons ce que le Raspberry Pi 5 peut faire dans le domaine de l'IA, en nous concentrant sur les modèles de langage qui conviennent bien à ce matériel.

Le Raspberry Pi 5 a fait des progrès en termes de performances, mais exécute quelque chose d'aussi complexe que GPT-4 d'OpenAI c'est peut-être trop lui demander. Cependant, ne vous découragez pas. Il existe des modèles d'IA open source plus petits, comme le Mistral 7B, qui sont à la portée de ceux qui souhaitent expérimenter l'IA sur ce puissant mini PC de poche.

Si vous recherchez des options plus accessibles, envisagez des modèles open source comme Orque et celui de Microsoft Phi-2. Ces alternatives n’ont peut-être pas les vastes capacités de GPT-4, mais elles offrent néanmoins des fonctionnalités d’IA précieuses. Ils sont particulièrement utiles pour les développeurs qui ont besoin d’accéder à un large éventail de connaissances sans dépendre d’une connexion Internet.

Comment exécuter l'IA sur un Raspberry Pi 5

Pour augmenter les capacités d'IA de votre Raspberry Pi 5, vous souhaiterez peut-être vous pencher sur le Accélérateur USB Corail qui ajoute un coprocesseur Edge TPU à votre système pour seulement 60 $. Permet l'inférence d'apprentissage automatique à grande vitesse sur une large gamme de systèmes, simplement en le connectant à un port USB. Ces accélérateurs sont conçus pour l’informatique de pointe et peuvent améliorer considérablement les tâches d’IA. Gardez toutefois à l’esprit que ces TPU ont également leurs limites, en particulier avec les modèles linguistiques plus volumineux.

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La configuration de votre Raspberry Pi 5 pour l'IA implique quelques étapes importantes. Vous devrez installer le logiciel nécessaire, configurer l'environnement et ajuster le modèle pour qu'il fonctionne avec l'architecture ARM. Des outils comme Ollama peuvent aider à simplifier ce processus, rendant plus efficace l'utilisation de modèles de langage sur des appareils basés sur ARM comme le Raspberry Pi 5.

Sécurité et confidentialité

L’un des principaux avantages de l’exécution de modèles d’IA sur un appareil local est la confidentialité qu’ils offrent. En traitant les données sur votre Raspberry Pi 5, vous protégez les informations sensibles et évitez les risques liés à l'envoi de données sur Internet. Cette approche est essentielle lorsqu’il s’agit de données personnelles ou confidentielles.

Pour des tâches plus exigeantes, vous pouvez connecter plusieurs appareils Raspberry Pi dans un cluster pour partager la charge de calcul. Cette configuration collaborative vous permet d'utiliser des modèles plus complexes en exploitant la puissance collective de plusieurs unités. Les modèles linguistiques locaux sont particulièrement utiles dans les environnements avec un accès Internet limité ou inexistant. Ils peuvent contenir une grande quantité de connaissances mondiales, vous permettant d'utiliser des applications basées sur l'IA même lorsque vous êtes hors ligne.

Le Raspberry Pi 5 présente une plate-forme intrigante pour exécuter des modèles de langage d'IA plus petits, offrant un juste équilibre entre rentabilité et capacité. Bien qu'il ne soit peut-être pas la solution idéale pour les modèles haut de gamme comme le GPT-4, le Raspberry Pi 5, qu'il soit utilisé seul, avec des TPU Coral ou dans le cadre d'un cluster, offre une opportunité intéressante de déploiement. L'IA à la pointe. À mesure que la technologie progresse, la perspective d’exécuter de puissants modèles d’IA sur des appareils largement accessibles devient de plus en plus tangible.

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