去年年底推出的最新Raspberry Pi迷你PC比以往任何产品都更强大，并且能够执行曾经不可能的应用程序。 Raspberry Pi 5 是使用 RP1 I/O 控制器构建的，RP1 I/O 控制器是一个包含 Raspberry Pi 内部设计的芯片的封装。它甚至有足够的能力在本地运行大型语言模型，让您通过在 Raspberry Pi 5 上安装 AI 来拥抱人工智能 （AI） 革命。您可能很想知道在迷你 PC 上安装 AI 后可以实现的更多目标。让我们深入研究 Raspberry Pi 5 在 AI 领域可以做什么，重点关注适合该硬件的语言模型。

Raspberry Pi 5 在性能方面取得了长足的进步，但运行像 OpenAI 的 GPT-4 这样复杂的东西可能要求太多了。但是，不要气馁。有一些较小的开源 AI 模型，如 Mistral 7B，对于那些热衷于在这款功能强大的袖珍迷你 PC 上试验 AI 的人来说，它们有可能。

如果您正在寻找更易于访问的选项，请考虑开源模型，例如 Orca 和 Microsoft 的 Phi-2。这些替代方案可能没有 GPT-4 的广泛功能，但它们仍然提供有价值的 AI 功能。对于需要在不依赖互联网连接的情况下获取广泛知识的开发人员来说，它们特别有用。

如何在 Raspberry Pi 5 上运行 AI

为了提高 Raspberry Pi 5 的 AI 功能，您可能需要研究 Coral USB 加速器，它只需 60 美元即可为您的系统添加一个 Edge TPU 协处理器。只需将 USB 端口连接到即可在各种系统上实现高速机器学习推理。这些加速器专为边缘计算而设计，可以显着增强 AI 任务。但请记住，这些 TPU 也有其局限性，尤其是对于较大的语言模型。

为 AI 设置 Raspberry Pi 5 涉及几个重要步骤。您需要安装必要的软件、配置环境并调整模型以使用 ARM 体系结构。像 Ollama 这样的工具可以帮助简化这一过程，使在基于 ARM 的设备（如 Raspberry Pi 5）上操作语言模型更加高效。

安全和隐私

在本地设备上运行 AI 模型的主要好处之一是它提供的隐私。通过处理 Raspberry Pi 5 上的数据，您可以确保敏感信息的安全，并避免通过互联网发送数据带来的风险。在处理个人或机密数据时，这种方法是必不可少的。

对于要求更高的任务，您可以在集群中连接多个 Raspberry Pi 设备以分担计算负载。这种协作设置允许您通过利用多个单元的集体力量来使用更复杂的模型。本地语言模型在 Internet 访问受限或没有 Internet 访问的环境中特别有用。它们可以掌握大量的全球知识，使您即使在离线时也能使用 AI 驱动的应用程序。

Raspberry Pi 5 为运行较小的 AI 语言模型提供了一个有趣的平台，在成本效益和功能之间提供了一个最佳平衡点。虽然它可能不是 GPT-4 等顶级模型的完美匹配，但 Raspberry Pi 5——无论是单独使用、与 Coral TPU 一起使用，还是作为集群的一部分——都为在边缘部署 AI 提供了一个令人信服的机会。随着技术的进步，在广泛访问的设备上运行强大的 AI 模型的前景变得越来越明显。