בינה מלאכותית על Raspberry Pi: מודלים, סוכנים ומאיצים

La בינה מלאכותית על ה-Raspberry Pi זה חווה רגע די מיוחד. עד לאחרונה, כשחשבנו על בינה מלאכותית, דמיינו או צ'אטבוט גדול מבוסס ענן הדורש מנוי, או מחשב יקר במיוחד מלא במעבדים גרפיים כדי להריץ מודלים עצומים באופן מקומי. כעת הנוף השתנה: הגעתם של סוכנים כמו OpenClaw, מודלים מזוקקים כמו DeepSeek, ומאיצים חדשים כמו AI HAT+ 2 הציבו את הלוח הקטן במרכז השיחה.

שינוי זה אינו רק גחמה חולפת: השילוב של Raspberry Pi 5, דגמים קלים וחומרת בינה מלאכותית ייעודית זה מאפשר לך להפעיל צ'אטבוטים, מתרגמים, עוזרי קוד או מערכות ראייה ממוחשבת מבלי להסתמך על הענן. כל זאת עם שליטה רבה יותר על אבטחה, עלות ופרטיות נתונים, אם כי ישנן גם מגבלות ברורות שכדאי להיות מודעים להן כדי להימנע מאכזבה.

עלייתם של סוכני בינה מלאכותית ותפקידו של Raspberry Pi

בחודשים האחרונים דובר רבות על סוכני בינה מלאכותית המסוגלים לפעול בכוחות עצמםואחד השמות שיצרו את מירב הבאזז הוא OpenClaw. בניגוד לצ'אטבוט קלאסי שמגיב רק להודעות, סוכן הוא מערכת שיכולה לקבל החלטות ולבצע פעולות: להפעיל סקריפטים, לקרוא ל-APIs, לקיים אינטראקציה עם שירותים חיצוניים או לתפעל קבצים בתוך סביבת מחשוב ספציפית.

הדבר המעניין הוא ש סוכן מסוג זה אינו זקוק ל"מוח" שנמצא בתוך ה-Raspberry Pi עצמו.בדרך כלל, הדגם הגדול יותר פועל בענן, בעוד שהלוח פועל כמתאם: הוא מתחזק את השיחה, מנהל את הקשר המשתמש, מפעיל פקודות במערכת ופועל כגשר בין העולם הפיזי (חיישנים, מפעילים, אוטומציה ביתית) לבין הבינה המלאכותית המרוחקת.

במקביל, תצורות שתוכננו עבור הפעל דגמים קטנים יותר ישירות על חומרת Raspberry Piכלים כמו Ollama או llama.cpp מאפשרים לך לטעון קבצי LLM מצומצמים המותאמים לארכיטקטורת ARM, במיוחד בדגמים כמו Raspberry Pi 4 או 5 עם מספיק זיכרון RAM. זה לא קסם: חלק מהיכולות והמהירות מוקרבות, אבל עבור שימושים מסוימים התוצאה שמישה לחלוטין.

תרחיש חדש זה אף הוביל ל תנועות בשוק הפיננסי סביב Raspberry Piעם עליות ניכרות במחיר המניה שלה הקשורות להתלהבות מסוכני בינה מלאכותית נגישים. בסופו של דבר, הרעיון שתופס תאוצה הוא של מכשירים פיזיים קטנים המוקדשים להפעלה או תיאום של בינה מלאכותית, במקום להסתמך אך ורק על מרכזי נתונים גדולים או מחשבים שולחניים מתקדמים.

ביטחון, בידוד וספקות לגבי הגישה

מתן גישה עמוקה למערכת לסוכן בינה מלאכותית אינו דבר צחוק: סוכן עם הרשאות רחבות יכול לקרוא קבצים, להעביר נתונים, למלא טפסי אינטרנט או לגשת לשירותים קריטיים.המערכת האקולוגית של Raspberry Pi עצמה מדגישה שזה כרוך בסיכונים ממשיים, מכיוון שאלגוריתמים אלה אינם חסינים מטעויות ויכולים לעשות טעויות או להתנהג בצורה בלתי צפויה; לכן, מומלץ לפעול לפי [ההנחיות/שיטות הרלוונטיות]. נוהלי אבטחת מחשבים טובים.

כאן נכנס לתמונה אחד היתרונות הגדולים של לוח האם: שימוש ב-Raspberry Pi כסביבה מבודדת מפחית את ההשפעה של כשלים פוטנציאליים.במקום לתת שליטה ישירה למחשב הראשי שלך, תוכל להגדיר מערכת ייעודית שבה לסוכן יש גישה רק למשאבים ההכרחיים ביותר. "ארגז חול" פיזי זה מסייע בבלימת נזק ומאפשר ניסויים בשקט נפשי רב יותר.

לא כולם משוכנעים שגישה זו היא תרופת פלא. כלי תקשורת מיוחדים ציינו זאת ה-Raspberry Pi איבד חלק מהקסם שלו כאופציה זולה במיוחד.במיוחד בתצורות מתקדמות עם הרבה זיכרון RAM. דגם של Raspberry Pi 5 עם 16 ג'יגה-בייט יכול להתקרב או לעלות על 200 דולר, מה שעבור חלק מערער את הרעיון המקורי של מחשב זול לכולם.

במובן זה, ישנם קולות ספקנים המאמינים בכך שימוש ב-Raspberry Pi כבסיס לסוכנים מורכבים כמו OpenClaw עשוי לא להיות ההחלטה האידיאלית. אם התקציב מצומצם, עלות לוח האם, הזיכרון וכל מאיצי בינה מלאכותית יכולה להעלות את המחיר משמעותית, מה שהופך אותו ליקר יותר מחלופות חזקות או גמישות יותר.

למרות זאת, גישת המכשיר הייעודי עם בידוד סיכונים נותרה אטרקטיבית מאוד: שמעריך בטיחות, פרטיות וניסויים מבוקרים ה-Raspberry Pi מספק "מעבדה" מושלמת לבדיקת סוכנים ומודלים מבלי לפגוע במכונות עבודה קריטיות.

Raspberry Pi 5 כפלטפורמה למודלים מקומיים של בינה מלאכותית

מעבר לחלקם של הסוכנים, Raspberry Pi 5 ביסס את עצמו ככלי רב-תכליתי להפליאזה נשאר פנטסטי עבור רובוטיקה, אלקטרוניקה, אוטומציה ביתית או מולטימדיה, אבל החומרה הנוכחית שלו מאפשרת לך ללכת צעד קדימה ולהשתמש בו כבסיס לפרויקטים מקומיים של בינה מלאכותית בעולם האמיתי.

הודות למעבד המהיר יותר, לשיפורי ה-GPU וליכולת לבנות תצורות עם שפע של זיכרון RAM, ה-Raspberry Pi 5 מסוגל להריץ מודלים קלים של בינה מלאכותית בצורה סבירה.זה לא יחליף שרת מלא במעבדים גרפיים (GPU), אבל זה כן מאפשר ניסויים עם ראייה ממוחשבת, זיהוי דיבור, מודלים קומפקטיים של שפה או עוזרים ספציפיים למשימות ספציפיות מאוד.

אסטרטגיה משותפת כוללת בחרו במודלים בקוד פתוח המותאמים לחומרה מוגבלתדוגמאות שבדרך כלל משמשות כוללות את Mistral 7B, כמה גרסאות קטנות של Orca או דגמים קומפקטיים כמו Microsoft Phi-2, בתנאי שישנן גרסאות מותאמות, ומעל הכל, מצומצמות עם טכניקות כימות או זיקוק כדי להתאים לזיכרון.

חשוב להבין זאת מוסדות הלימודים הקטנים יותר הללו לא משחקים באותה ליגה כמו ענקים כמו GPT-4הם מאבדים עומק, הקשר ותגובתיות, במיוחד כשמדובר בנושאים כלליים או מורכבים מאוד. בתמורה, הם מציעים זמן השהייה מקובל, צריכת חשמל נמוכה יותר, ואת היתרון של אי הסתמכות על חיבורים חיצוניים - גורם מפתח כאשר כל העיבוד אמור להתרחש על הלוח עצמו.

שילוב זה הופך את ה-Raspberry Pi 5 למעין "ארגז חול" אידיאלי ללמידה, יצירת אב טיפוס ופריסה של פתרונות בינה מלאכותית שלא דורשים ידע טכני קיצוני או השקעות מוגזמות, בתנאי שיהיה ברור מאוד מה ניתן ומה לא ניתן לצפות מהמודלים המצומצמים הללו.

צעדים בסיסיים להפעלת בינה מלאכותית על Raspberry Pi 5

כדי להקים פרויקט שמפעיל בינה מלאכותית באופן מקומי על ה-Raspberry Pi 5, כדאי לבצע סדרה של צעדים כלליים. זה לא מתכון קבוע, אלא מדריך מחשבתי. ממה שתגלו כשתתחילו להתעסק.

הנקודה הראשונה היא בחר מודל התואם לארכיטקטורת ARM ולמשאבי הלוחכאן נכנסים לתמונה דגמים כמו ה-Mistral 7B שהוזכר לעיל בגרסאות דחוסות מאוד, כמה דגמי Orca קטנים או Phi-2 מצומצמים, ודגמי LLM אחרים מ-1B עד 7B עם פרמטרים המוכנים לפעולה על מכשירים צנועים. ככל שהדגם קטן יותר, כך קל יותר להפעיל אותו, אך גם מוגבל יותר.

אחר כך מגיע החלק של התקנת תוכנת תמיכה לעבודה עם רשתות נוירוניםבהתאם לצרכים שלכם, תוכלו להשתמש ב-TensorFlow Lite עבור פרויקטים של חזון, ב-PyTorch אם אתם מתכוונים להשתמש במאגרים ספציפיים, או בזמני ריצה ייעודיים כמו Edge TPU כשאתם מתכוונים להשתמש במאיצים חיצוניים. עבור LLM, כלים כמו llama.cpp או Ollama מקלים הרבה יותר על הדברים.

לאחר שברשותך התוכנה, הקש על הגדרת סביבת זמן הריצה ב-Raspberry Piזה כרוך בהתאמת אפשרויות מערכת, התקנת תלויות נוספות, הבטחת אופטימיזציה של המודל עבור ARM, ולעתים קרובות במשחק עם פרמטרים כמו גודל הקשר, רמת כימות או מספר הליכים כדי לאזן בין ביצועים וצריכת זיכרון.

לאחר שהכל מוכן, ניתן להמשיך הלאה הפעילו את המודל והתחלו להסיק מסקנותכאן תבדקו אם שילוב החומרה-תוכנה יכול להתמודד עם זה. תצטרכו לטעון נתונים, לשלוח שאילתות, לבדוק את זמן ההשהיה ולראות עד כמה איכות התגובה תואמת את הציפיות שלכם. זה נפוץ שצריך לכוונן אינספור פרטים עד שהמערכת פועלת בצורה חלקה. מומלץ לבדוק שטח דיסק באמצעות כלים עבור... ניתוח וניקוי הדיסק שלך.

אם הביצועים לא עומדים בציפיות, יש לך אפשרות הוסף מאיץ חיצוני כדי להפחית עומס עבודה מהמעבד.מכשירים כמו USB Coral עם Edge TPU או הכרטיסים החדשים המבוססים על שבבי Hailo מאפשרים לרשתות נוירונים לפעול הרבה יותר מהר ועם צריכת אנרגיה נמוכה, מה שמשנה לחלוטין את החוויה במקרים רבים.

פרטיות, אבטחה והיתרונות של עיבוד הכל באופן מקומי

אחד הטיעונים החזקים ביותר בעד שימוש בבינה מלאכותית על Raspberry Pi הוא היכולת לשמור נתונים בתוך הרשת שלךכאשר אתם מפעילים מודל באופן מקומי, אינכם שולחים מידע אישי או רגיש לשרת צד שלישי, דבר שרלוונטי במיוחד בסביבות אוטומציה ביתית מקצועיות, חינוכיות או מתקדמות. מומלץ גם ליישם טכניקות עבור גיבוי מוצפן לעותקים שלך.

זה אומר ש יש לך הרבה יותר שליטה על מי יכול לגשת למה שאתה מעבד.אם העוזר המקומי שלכם מנתח מסמכים פנימיים, מנטר מצלמות אבטחה או מנהל היסטוריית שימוש עבור הבית שלכם, הכל נשאר בתוך התשתית שלכם. אינכם תלויים בשינוי מדיניות פרטיות או בפרצות פוטנציאליות בשירותים חיצוניים.

במקביל, ה-Raspberry Pi מתפקד כמעט כמו "חומת אש פיזית" לניסויי הבינה המלאכותית שלךניתן להקים מערכת נפרדת מהרשת הראשית, להגביל את הגישה שלה למשאבים מסוימים, ולהבטיח שגם אם המודל יעשה טעויות מוזרות או שהסוכן יהיה יצירתי מדי, הנזק הפוטנציאלי יוגבל.

כמובן, אין בכך כדי לבטל את הצורך להגדיר כראוי הרשאות, משתמשים וכללי רשתסוכן עם יותר מדי חופש פעולה על Raspberry Pi עם אבטחה גרועה עדיין יכול להוות בעיה. ההבדל הוא שכיוון שמדובר בסביבה ייעודית וזולה, הרבה יותר קל לבצע ביקורת, לבנות מחדש מאפס, או אפילו להתנתק פיזית אם משהו משתבש.

לסיכום, עבור אלו המעריכים הגנה על מידע ויכולת לבקר את כל זרימת המידע, שימוש ב-Raspberry Pi כצומת בינה מלאכותית מקומי מציע שקט נפשי שקשה להשיג. כאשר הכל תלוי בשירותי ענן שמנוהלים מחוץ לארגון או מהבית שלך.

DeepSeek והמציאות של הרצת מודלים גדולים על חומרה צנועה

שם נוסף שטלטל את הנוף הוא DeepSeek, ובמיוחד המודל DeepSeek R1, תוכנן להיגיון ועם גישה שאפתנית מאודכותרות רבות הדגישו כי הוא עולה בביצועיו על כמה מהדגמים המסחריים המתקדמים ביותר וניתן להפעיל אותו באופן מקומי, מה שמזין את הרעיון של "ChatGPT ביתי" בכל מכונה.

חשוב לשים את הדברים במקומם: הגרסה המלאה של DeepSeek R1 671B היא מפלצת של מעל 400 ג'יגה-בייט והוא דורש מספר מעבדים גרפיים מתקדמים מאוד כדי לפעול בצורה חלקה. זהו הגרסה שבאמת מתחרה בדגמים המובילים של OpenAI או פלטפורמות דומות, והוא לחלוטין מחוץ להישג ידם של Raspberry Pi או מחשב רגיל.

ההבדל הגדול בהשוואה לספקים סגורים אחרים הוא שאם יש לכם את החומרה, ניתן להוריד את המודל, להרכיב אותו בעזרת כלים כמו Ollama, ולהריץ אותו בבית.ובמקרים רבים תצטרכו לחבר כונן קשיח חיצוני לאחסון המשקולות. אבל אנחנו מדברים על תצורות שעולות כמה אלפי יורו, עם כרטיסים כמו RTX 4090, A100, או כרטיסי מרכז נתונים מקבילים; שום דבר לא דומה למחשב מיקרו-על בעל צריכת חשמל נמוכה.

כדי לאפשר לאנשים רגילים לשחק ב-DeepSeek במכונות או מכשירים סטנדרטיים כמו Raspberry Pi, נעשה שימוש בצעדים הבאים: מודלים מזוקקים ומודלים מופחתיםאלו הן למעשה גרסאות דחוסות של המקור ששומרות על חלק מהתנהגותו על חשבון קיבולת וידע. כאן נכנסות לתמונה וריאציות של פרמטרים של 14B, 7B, או אפילו 1.5B.

השאלה המרכזית היא כמה הולך לאיבוד בדרך. הקשר בין גודל המודל, הזיכרון ואיכות התגובה ניכר מאודאם מודל הייחוס הוא מעל 400 ג'יגה-בייט וויקיפדיה כבר תופסת קרוב ל-100 ג'יגה-בייט, לא מציאותי לצפות שגרסה של קצת יותר מ-1 ג'יגה-בייט תכיל את כל הידע הזה זמין בפירוט.

בדיקות מציאותיות של DeepSeek על מכשירים שונים

כדי לראות את ההבדלים הללו בפועל, כדאי להשוות את ההתנהגות של גרסאות DeepSeek השונות על חומרה מגוונת. בתחנת עבודה עם כרטיס מסך RTX 3060 עם 12GB של VRAM יכול להריץ את גרסת הפרמטרים 14B בצורה סבירה., ואפילו לאלץ את גרסת ה-32B באמצעות זיכרון RAM של המערכת, למרות שהמהירויות יורדות משמעותית.

אם תנסו את גרסת הענן של DeepSeek, ללא מגבלות חומרה מקומיותהדגם הגדול יותר מתפקד בצורה מושלמת ומדגים בבירור מדוע הוא מתחרה בענקיות התעשייה. ההבדל ניכר הן במהירות ובעקביות של תגובותיו והן ביכולתו להתמודד עם הוראות מורכבות.

כשאתה יורד אל הקרקע של עם Raspberry Pi ו-8 ג'יגה-בייט של זיכרון RAM, התרחיש משתנה באופן קיצוני.במקרה זה, המודל הגדול ביותר שניתן לבצע פונקציונלית הוא זה עם פרמטרים של 7B, וגם אז המהירות היא בסביבות אסימון אחד לשנייה. זה הופך את קיום שיחה זורמת לכמעט בלתי נסבל.

כאשר מעריכים את איכות התשובות, ההבדל מתבהר עוד יותר. כשמתמודדים עם שאלת ידע כללי פשוטה, כמו מיהו דמות מוכרת מסדרה פופולרית, מודל ה-14B נכון, בעוד שמודל ה-7B מתחיל לתת תשובות מוזרות.זה של 1.5B מציע ישירות תוצאות שמזכירות יותר טקסט מפוברק ללא בסיס מוצק.

הדפוס חוזר על עצמו עם שאילתות כלליות יותר: וריאציות קטנות נוטות לתת תשובות נדירות, לא שלמות או שגויות בבירור.זה הגיוני: על ידי הקטנת גודל המודל במידה כה רבה, יכולת הייצוג שלו וה"זיכרון" המרומז שלו את העולם נחתכים באכזריות, כך שלא ניתן לצפות ממנו להתנהג כמודל מהשורה הראשונה.

למה באמת משמשים המודלים המזוקקים ב-Raspberry Pi?

למרות מגבלות אלו, לדגמים מזוקקים וקומפקטיים יש שימושים מעניינים מאוד במכשירים כמו ה-Raspberry Pi. הם לא נועדו להחליף צ'אטבוטים גדולים וכלליים.אלא לפתור משימות מוגדרות היטב שבהן יצירתיות וידע אנציקלופדי אינם המוקד העיקרי.

אחד התחומים שבהם הם עובדים בצורה סבירה הוא ב עזרה בסיסית במתמטיקה ובסקירת קודכדי לזהות שגיאות פשוטות בסקריפטים, להציע פונקציות קטנות, או להציע שיפורים לחלקי קוד של פייתון, מודל 7B או 14B בדרך כלל נותן תשובות שימושיות כל עוד לא מתבקש ממנו משהו ספציפי או מסובך במיוחד.

הם יכולים להיות שימושיים מאוד גם עבור צור ותקן קטעי קוד המיושמים על אוטומציה ביתית, אוטומציה או פרויקטים קטניםלדוגמה, דגם 14B עשוי להציע אוטומציה של Home Assistant עם קוהרנטיות מסוימת, בעוד שגרסת 1.5B נוטה להמציא חלקים או להציע משהו שאינו מורכב או הגיוני.

היכן שהם נכשלים באופן שיטתי הוא ב שאלות ידע כללי, מידע עובדתי מפורט או משימות הדורשות הרבה הקשריתר על כן, חוש הומור ויכולת לנהל שיחות ארוכות וטבעיות נעדרים באופן בולט אפילו בדגמים גדולים יחסית, מה שהופך אותם לא לבחירה הטובה ביותר לשימוש כ"חברים וירטואליים".

דוגמה מעניינת היא לבקש מהם צור אתר אינטרנט מורכב, כמו דף נחיתה למכירת קורס.כל המודלים יכולים לייצר מבנה HTML פונקציונלי, אך ככל שהגרסה מזוקקת וקטן יותר, כך האתר שנוצר הופך פשוט, מכוער ודל יותר בתוכן, תוך איבוד פרטים וניואנסים לאורך הדרך.

בקיצור, מודלים קטנים הבנויים על Raspberry Pi אידיאליים עבור סיוע במשימות טכניות מוגבלות, אוטומציה ביתית, עוזרי פיתוח קטנים או סיווג נתונים קלאבל זה לא נועד להחליף שירות ענן חדיש כאשר מה שאתה רוצה זה עוזר רב-תכליתי למטרות כלליות.

Raspberry Pi, אוטומציה ביתית ובינה מלאכותית קלת משקל

אחד היישומים המבטיחים ביותר של בינה מלאכותית על Raspberry Pi הוא אוטומציה של בית חכם עם דגמים קליםהרעיון הוא להשתמש בלוח כמוח מקומי שמפרש פקודות, מתחבר לחיישנים ומפעילים, ומקבל החלטות פשוטות מבלי שיהיה צורך לשלוח דבר לענן.

לדוגמה, ניתן להקים מערכת שבה מודל שפה קטן אחראי על הבנת פקודות קוליות., כולל שלבי עיבוד מקדים כגון ניקוי רעשי המיקרופוןכמו "להוריד את תריסי הסלון כשהשמש זורחת ישירות על החדר" או "להדליק את החימום רק אם מישהו בבית והטמפרטורה יורדת מתחת לסף מסוים". המודל לא צריך לדעת מיהי דמות היסטורית או לכתוב שירה: הוא רק צריך לתרגם בקשות לפעולות קונקרטיות.

עם גישה זו, אפילו תואר ראשון במשפטים עם פרמטרים של 1.5B או 3B יכול להיות הגיוני. כי תפקידה אינו לספק תשובות מבריקות, אלא למפות שפה טבעית לפקודות מובנותאם המערכת מאומנת או מותאמת במיוחד לתחום זה (אוטומציה ביתית, חיישנים, שגרות), התוצאות יכולות להיות טובות באופן מפתיע בהתחשב במשקל הקל של המערכת.

פתרון מסוג זה מאפשר לך ליצור בתים חכמים שמכבדים הרבה יותר את הפרטיותכאשר לא פקודות קוליות ולא דפוסי שימוש במכשירים עוזבים את הרשת המקומית. יתר על כן, בכך שאינו תלוי בשירותים חיצוניים, הדבר מונע מכל דבר להפסיק לתפקד עקב שינוי ה-API של הספק, תקלה בשרת או כיבוי השירות.

למרות שעדיין יש הרבה מה לחדד ולבדוק, הפוטנציאל של שילוב דגמים קטנים עם פלטפורמות אוטומציה ביתית כמו Home Assistant או מערכות משלהם הפוטנציאל לכך ב-Raspberry Pi הוא עצום, והכל מצביע על כך שנראה עוד ועוד ניסויים ופרויקטים אמיתיים בכיוון הזה.

מאיצי בינה מלאכותית עבור Raspberry Pi: Hailo, AI HAT+ ומודולים נוספים

כדי להתגבר על מגבלות המעבד של ה-Raspberry Pi, צצו טכנולוגיות חדשות. מאיצי בינה מלאכותית ייעודיים המשתלבים ישירות עם הלוחמטרתה היא לעבד רשתות עצביות מהר ויעיל הרבה יותר מאשר מעבד או, במקרים מסוימים, GPU קונבנציונלי.

בהשוואה למעבדים לשימוש כללי, מאיצים אלה נועדו ל... להריץ במקביל את הפעולות המתמטיות האופייניות ללמידת מכונהזה מפחית את זמן ההסקה וגם את צריכת האנרגיה, שהיא המפתח בהתקנים משובצים או במצבים שבהם לא ניתן לסבול הוצאת אנרגיה רציפה גדולה.

דוגמה נפוצה מאוד היא השימוש ב- כרטיס M.2 HAT+ המחובר ל-Raspberry Pi 5 יחד עם מודול M.2 2242 המשלב שבב Hailo-8Lערכה מסוג זה מוסיפה יחידת עיבוד עצבית ייעודית שמאיצה משימות ראייה, זיהוי אובייקטים או אפילו מודלים גנרטיביים המותאמים לארכיטקטורה שלה.

שבב Hailo מתמקד ב לעבד פעולות מורכבות במקביל עם יעילות אנרגטית גבוההבהשוואה לפתרונות מבוססי מעבד או GPU, זה מתורגם לפחות חום, דרישות קירור מופחתות וחיי סוללה משופרים - יתרון משמעותי בפרויקטים תעשייתיים, רובוטיקה וחיישנים חכמים מבוזרים.

הודות למודולים אלה, ה-Raspberry Pi יכול להפוך ממעמד של מתאם פשוט למתאם להפוך לצומת הסקה בעל יכולת אמיתית, הפעלת רשתות נוירונים מתוחכמות ישירות בקצה הרשת מבלי להרוות את הלוח ולשמור על השהייה נמוכה מאוד.

AI HAT+ 2 והקפיצה למערכות LLM מקומיות על Raspberry Pi 5

אחת ההשקות הבולטות ביותר בתחום זה היא Raspberry Pi AI HAT+ 2, לוח הרחבה שתוכנן עבור Raspberry Pi 5 אשר משלב את שבב Hailo-10H. מעבד משותף זה מציע ביצועי הסקה של כ-40 TOPS, מספיק כדי להתמודד עם מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית קלת משקל באופן מקומי.

בעזרת חומרה זו, ה-Raspberry Pi 5 יכול לבצע מודלים של שפה קומפקטיים יחסית עם השהייה נמוכהמבלי להעמיס יתר על המעבד הראשי. העיבוד מועבר ל-Hailo-10H, המטפל בפעולות אינטנסיביות בעוד שהלוח מנהל את לוגיקת היישומים, קלט המשתמש והאינטגרציה עם מערכות אחרות.

הדגמים התואמים שהוזכרו רשמית כוללים DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2.5-Coder, Qwen2.5-Instruct ו-Qwen2לרובם יש כ-1.5 מיליארד פרמטרים, בעוד של-Lama 3.2 יש כמיליארד, כולם נועדו להציע איזון סביר בין קיבולת וצריכת משאבים.

ניסויים ציבוריים מראים שניתן להשתמש במודלים אלה עבור משימות צ'אט בסיסיות, תרגום טקסט, יצירת קטעי קוד או תיאור סצנה בשילוב עם קלט ראייה, ההשהיה נמוכה וחוויית המשתמש קרובה הרבה יותר למה שאנשים מצפים מבינה מלאכותית אינטראקטיבית מודרנית.

עם זאת, חשוב להבהיר ש AI HAT+ 2 אינו מאפשר הרצת מודלים מסיביים באופן מקומי, כגון ChatGPT, Claude או מערכות Meta LLM גדולות יותר.למערכות אלו יש מאות מיליארדי או טריליוני פרמטרים, הרבה מעבר למה שמעבד משותף מסוג זה ב-Raspberry Pi 5 יכול להתמודד איתו באופן סביר.

הקסם הגדול של ה-AI HAT+ 2 הוא שבמחיר של כ-130 דולר, זה מאפשר לך להפוך את Raspberry Pi 5 לתחנת בינה מלאכותית מקומית קטנה ובעלת יכולת גבוהה מאוד.הוא מציע גישה למאגר של דוגמאות ומסגרות של Hailo המיועדות הן לראייה ממוחשבת והן לבינה מלאכותית גנרטיבית. זהו כלי מפתח עבור אלו שרוצים להתקדם מעבר למודלים סמליים גרידא ולהתנסות באמת ברשתות נוירונים מודרניות בקצה.

הנוף המתהווה סביב בינה מלאכותית ב-Raspberry Pi הוא די עוצמתי: בין סוכנים מבוססי ענן, מודלים מקומיים קלים, מאיצים ייעודיים ולוחות חדשים כמו AI HAT+ 2הלוח הקטן הפך למעבדה אידיאלית לחקר כיצד תיראה בינה מלאכותית מבוזרת במכשירים יומיומיים, בתנאי שמגבלות צריכת החשמל נלקחות בחשבון והפרויקטים מתוכננים בקפידה.