Dacă vă gândiți să înființați un Asistent AI cu Raspberry PiAi ajuns în locul potrivit: astăzi, combinația dintre voce, imagine și modele lingvistice este deja viabilă în aceste SBC-uri mici, atât cu Raspberry Pi 4, cât și cu Raspberry Pi 5, care este mai puternic. Există proiecte reale care demonstrează acest lucru și există, de asemenea, accesorii oficiale care aduc accelerarea AI pentru a duce lucrurile cu un pas mai departe.
În acest articol veți găsi o prezentare generală foarte completă: de la un asistent de acasă activat vocal bazat pe Pi 4 și instrumente precum VOSK și Ollama...până la un Pi 5 care rulează cuvinte de activare, transcriere și inferență locală cu modele compacte precum Qwen3:1.7bo și Gemma3:1b. Veți vedea, de asemenea, cum se integrează kitul de inteligență artificială cu NPU Hailo-8L în Pi 5, ce biblioteci să utilizați pentru recunoaștere și TTS și de ce este crucial să se acorde prioritate securității acasă și la locul de muncă.
De ce să construiești un asistent AI cu Raspberry Pi?
Un asistent inteligent pe un Raspberry Pi vă permite să controlați dispozitivele, să răspundeți la întrebări și să automatizați rutine la un cost redus și cu un consum minim de energie; cu alte cuvinte, este o platformă ideală pentru învățați, prototipați și implementați funcții vocale și lingvistice fără a depinde întotdeauna de cloud.
Cu un Raspberry Pi poți integra microfoane, camere și ecrane mici, precum și poți programa în Python, Java sau C++; acest lucru deschide calea către proiecte variind de la un panou de stare activat vocal la un sistem de control al accesului cu recunoaștere facială și chiar un bot de acasă care... ascultă, interpretează și acționează conform ordinelor dumneavoastră.
Raspberry Pi 4 vs Raspberry Pi 5: putere și posibilități
Raspberry Pi 4 a demonstrat că un asistent vocal local este posibil dacă alegi stiva potrivită; cu toate acestea, Raspberry Pi 5 nu numai că accelerează CPU-ul și GPU-ul, dar adaugă și conectivitate PCIe pentru accesorii de înaltă performanță și îmbunătățește porturile și lățimea de bandă, astfel încât experiența generală devine mai fluidă.
Printre specificațiile modelului Pi 5, caracteristicile sale remarcabile includ un procesor ARM Cortex-A76 de până la 2,4 GHz, până la 8 GB de RAM LPDDR4X, Wi-Fi 5, Bluetooth 5.0/BLE și porturi micro-HDMI duale cu ieșire 4K la 60 Hz. Combinat cu un set robust de senzori, acest lucru permite asistentului să gestioneze fără probleme sarcinile simultane și să mențină... latenta scazuta în interacțiunea vocală.
ASRAI: un proiect real cu Pi 4 care se concentrează pe confidențialitate și control
Un creator ingenios a creat ASRAI, un asistent cu activare vocală construit pe un Raspberry Pi 4 Model B cu un ecran GPIO de 3,5 inci și o cameră Sony PlayStation Eye. Detaliul interesant este PlayStation Eye: include o rețea de patru microfoane care pot fi detașate cu ușurință pentru Pi și, pe piața second-hand, poate fi găsit aproape la un preț mic, ceea ce îl face o descoperire excelentă. o afacere bună pentru captura audio cu formarea de bază a fasciculului.
În cadrul proiectului, Pi 4 rulează VOSK local pentru recunoașterea vorbirii offline și se conectează prin rețea la un LLM găzduit pe PC-ul autorului printr-un punct API compatibil OpenAI prin Ollama. Pentru ca această conexiune să funcționeze de oriunde, creatorul a activat Meshnet-ul NordVPN, realizând astfel... legătură privată și omniprezentă fără a expune direct serviciile la internet.
Ideea este să descarci captura, cuvântul de activare și transcrierea locală pe Pi cu VOSK, în timp ce generarea limbajului este gestionată de un model mai puternic pe o altă mașină folosind o API de tip OpenAI expusă de Ollama și accesibil datorită Meshnet; în acest fel, performanța și confidențialitatea sunt echilibrate.
Pentru o notă „umană”, proiectul include imagini pentru dormit sau ascultat pe micul ecran. Dacă sunteți interesați să îl reproduceți, creatorul împărtășește resursele necesare și este util să aveți... Imprimantă 3D și aparat de sudură pentru asamblarea și reglarea sistemului de microfoane.
Inițiativa a fost evidențiată de presa specializată și amintește de alte abordări similare cu Rhasspy în filosofia designului: recunoașterea locală și orchestrarea modulară. Există chiar mențiuni despre colaboratori apropiați care și-au transformat Pi-ul în... Asistent AI și a analizat performanța diferitelor IA-uri pe Raspberry Pi 5 pentru a-i ghida pe cei care iau în considerare să facă saltul generațional.
Kit oficial AI pentru Raspberry Pi 5: Calea rapidă către accelerare
Dacă preferi să treci la nivelul următor, kitul AI pentru Raspberry Pi 5 adaugă un NPU Hailo-8L peste un M.2 2242 preinstalat care se atașează la M.2 HAT+. Această combinație oferă până la 13 TOPS pentru o inferență eficientă la margine, eliberând procesorul de sarcini de lucru intensive și permițând asistentului să ruleze modele vizuale sau audio cu... latență și consum mai mici.
Pachetul vine complet: un conector GPIO suprapunabil, distanțiere, șuruburi, un cablu panglică flexibil pentru conectarea plăcii AI la magistrala PCIe a Pi 5 și un radiator adecvat pentru menținerea temperaturilor sub control. Instalarea fizică este simplă, iar apoi software-ul este implementat. apt pe sistemul de operare Raspberry Pi.
- Modul Hailo AI cu Hailo‑8L NPU
- Raspberry Pi M.2 HAT+ pentru Raspberry Pi 5
- Placă termică preinstalată între modul și HAT+
- Kit de montare cu distanțiere și șuruburi
- Conector GPIO de 16 mm suprapunibil și cablu PCIe plat
Integrarea dispozitivului Hailo în mediul Raspberry Pi OS este matură: funcționează cu libcamera, rpicam-apps și picamera2 iar ecosistemul software (driverele Hailo, HailoRT și HailoTappas) este instalat direct prin intermediul managerului de pachete. În acest fel, fundația pentru un asistent de viziune computerizată (de exemplu, detectarea feței sau a gesturilor) este pregătită. frecare minimă.
Cazuri de utilizare: de la controlul locuinței la asistent conversațional
Cu un Pi 5 și kitul AI puteți configura orice, de la un sistem de control al accesului cu recunoaștere facială până la un... asistent conversațional la domiciliu „Mâini libere.” Un robot simplu cu navigare de bază care primește comenzi vocale și răspunde cu sinteza vorbirii printr-un difuzor.
Dacă nu doriți acceleratoare, o abordare hibridă precum ASRAI (procesare locală a vorbirii și LLM la distanță) sau o abordare complet locală cu cele mai recente modele compacte este, de asemenea, viabilă. Cheia este să reglați fin dimensiunea modelului, cuantizarea și conducta audio pentru a asigura o experiență fără probleme. agil și stabil pe hardware-ul disponibil.
Software cheie pentru voce și limbaj pe Raspberry Pi
Pentru recunoașterea vorbirii offline, VOSK este o alegere sigură pentru Raspberry Pi. Alternative precum PocketSphinx sunt, de asemenea, utile, iar dacă preferați serviciile cloud, există integrări cu motoare precum Google Speech Recognition; cu toate acestea, multe proiecte prioritizează... confidențialitate și latență redusăastfel încât transcripția locală câștigă teren.
Pentru sinteza vocală locală, pyttsx3 oferă un TTS de bază, fără dependențe externe. În ceea ce privește componenta LLM, Ollama simplifică servirea modelelor cu un endpoint „compatibil cu OpenAI”, facilitând conectarea scripturilor personalizate sau a clienților existenți. Cu această abordare, Pi-ul dvs. poate orchestra pipeline-ul și delega generarea către o [aplicație/instrument specific - context necesar]. cea mai puternică echipă.
Un mini-agent 100% Pi 5: cuvânt de trezire, transcriere și inferență locală
Un entuziast a demonstrat că un Raspberry Pi 5 cu 16 GB de RAM poate rula întregul ciclu: detectarea cuvintelor declanșatoare cu VOSK, transcrierea cu faster-whisper și inferența cu LLM-uri compacte precum Qwen3:1.7 de la Gemma3:1b, toate local. Este o provocare de optimizare, dar se poate face; depozitul și postarea de blog care o documentează sunt o resursă excelentă. al meu pentru învățare privind reglajul fin și gestionarea resurselor.
Lecția din acest exemplu este clară: cu modele bine alese, cuantizare și o rețea de procesare optimizată, Pi 5 răspunde în timpi rezonabili. Dacă proiectul necesită mai multă putere de procesare, există întotdeauna opțiunea de a utiliza Hailo-8L pentru sarcini de percepție (vedere, audio) și de a menține un LLM local ușor sau de a se baza pe un... Server la distanta compatibil.
Noțiuni introductive: sistemul de operare, bibliotecile și structura proiectului
Pentru a maximiza resursele, mulți dezvoltatori recomandă Raspbian (Raspberry Pi OS) în varianta sa Lite, care reduce serviciile și utilizarea memoriei de bază. De acolo, instalați bibliotecile de vorbire, TTS și orchestrare de care veți avea nevoie; cu Python, este ușor să construiți un prototip funcțional și scalabil. module bine separate.
O rețetă pentru cizmă Cele obișnuite includ:
- Instalați Raspberry Pi OS Lite și aplicați actualizările de sistem.
- Configurați sunetul (microfoane și difuzor), camera, dacă este cazul, și testați cu arecord/aplay.
- Instalați pachete precum Recunoaștere a vorbirii (dacă veți utiliza servicii cloud) sau VOSK/PocketSphinx pentru offline și pyttsx3 pentru TTS local.
- Alege backend-ul LLM: local cu Ollama și modele mici sau la distanță compatibil.
- Codați bucla principală în Python: ascultați, transcriere, interpretați (NLP) și executați acțiuni.
În stratul NLP, puteți începe cu intenții și reguli simple și puteți încorpora LLM pe măsură ce progresați. Pentru execuția comenzilor, definiți adaptoare per dispozitiv sau serviciu (de exemplu, lumini, climatizare, mementouri), astfel încât asistentul să mențină o miez curat și extensibil.
Conectivitate și orchestrare: totul se potrivește bine cu o rețea bună
Pi dispune de Wi-Fi 5 și Bluetooth 5.0/BLE, astfel încât poate comunica wireless cu becuri, difuzoare și senzori. Atunci când sunt implicate servicii externe sau mai multe mașini, o rețea privată, precum Meshnet de la NordVPN, simplifică capacitatea Pi de a „vedea” un server model extern fără a expune porturile lumii, menținând... control si securitate.
Dacă intenționați să implementați expertul în medii diferite, luați în considerare containere pentru componentele de inferență sau conducte multimedia. O structură cu servicii separate (ASR, TTS, LLM, orchestrator) vă va permite să scalați componentele și să mutați sarcinile de lucru către un alt nod. impact minim în restul sistemului.
Securitate: cele mai bune practici și vulnerabilități de monitorizat
Un asistent ascultă mereu împrejurimile și comunică cu alte dispozitive, așa că securitatea cibernetică este esențială. Începeți prin a menține sistemul și bibliotecile actualizate pentru a atenua vulnerabilitățile cunoscute și activați criptarea pentru toate comunicațiile dintre dispozitive; separarea rețelei IoT de restul casei este o măsură. ieftin și eficient.
Merită să consultați recomandările despre IoT și middleware și să luați notă de vulnerabilitățile publice, cum ar fi CVE-2021-22945 o CVE-2021-22946 Printre altele, acestea servesc drept mementouri pentru auditarea dependențelor și aplicarea rapidă a patch-urilor. Scopul este ca asistentul dvs. să fie de ajutor fără a deveni o povară. un vector de risc.
Integrare cu camera și viziunea computerizată
Dacă asistentul tău include o cameră, Pi 5 funcționează bine cu libcamera și rpicam-apps; în plus, picamera2 facilitează accesul programatic la fluxurile video. Cu Hailo-8L, sarcini precum detectarea obiectelor și recunoașterea facială câștigă viteză și eficiență, permițând scenarii de... control acces sau automatizare domiciliară sensibilă la context.
O abordare comună este menținerea viziunii la nivelul Pi și delegarea interpretării la nivel înalt către LLM („dacă îl recunoști pe X, întreabă-mă dacă ar trebui să deschid ușa”). Prin partajarea doar a metadatelor sau a rezultatelor, nu și a imaginilor brute, îmbunătățești confidențialitatea și reduci riscul. lățime de bandă necesar.
Exemple practice care funcționează
– ASRAI pe Pi 4: microfoane PlayStation Eye (4 microfoane), ecran GPIO de 3,5 inci, VOSK local, LLM de la distanță prin Ollama și conectivitate oriunde cu Meshnet. Necesită imprimare 3D și puțină lipire, dar rezultatul este un asistent. agil și discret.
– Pi 5 „all-in-one”: cuvânt de activare cu VOSK, transcriere cu faster-whisper și inferență locală cu Qwen3:1.7 de Gemma3:1b. Cheia este optimizarea și limitarea dimensiunii modelelor pentru a menține latențe rezonabile; depozitul asociat este un ghid de viață pentru a vă ajusta proiectul.
– Pi 5 cu kit AI: recunoaștere facială pentru acces, reacție contextuală cu modele de viziune accelerată și un LLM ușor pentru conversație; drivere Hailo, HailoRT și HailoTappas instalabile prin apt și compatibilitate cu libcamera și picamera2 integrată în dispozitivul propriu-zis Raspberry Pi OS.
Bune practici de dezvoltare și întreținere
Structurați codul în module: captură audio, ASR, NLP, execuție, TTS și, dacă este cazul, viziune. Adăugați jurnale utile și un mod de depanare pentru a identifica blocajele. Automatizați testele de bază (de exemplu, intenții predefinite) pentru a evita întreruperea regresiilor la adăugarea de componente. noi caracteristici.
În ceea ce privește hardware-ul, acordați atenție la alimentare și ventilație, mai ales dacă adăugați un NPU sau lucrați cu sarcini mari. Un radiator bun și un flux de aer decent previn limitarea temperaturii și mențin o experiență stabilă. conversație continuă.
Comunitate și reguli: Distribuie-ți proiectele în mod corespunzător
Dacă vei publica asistentul tău în comunitățile Raspberry Pi, amintește-ți că este apreciat să explici cum ai făcut-o, nu doar să arăți rezultatul. Evită spamul și orice comportament abuziv și, bineînțeles, nicio practică electrică nesigură; pe lângă faptul că vei învăța mai multe, vei menține o... mediu sănătos și util pentru toată lumea.
Când partajați, documentați hardware-ul, pașii cheie, dependențele, setările audio și modelele utilizate. Acest lucru îi ajută pe ceilalți să vă reproducă munca și oferă feedback valoros; în cele din urmă, această colaborare accelerează proiectul mai mult decât orice altă metodă. truc izolat.
La ce să vă așteptați în ceea ce privește performanța și cum să decideți asupra arhitecturii dvs.
– Dacă sunteți în căutarea confidențialității și a controlului complet, optați pentru ASR și TTS local și un LLM compact pe Pi 5 sau deservit de Ollama în rețeaua dvs. Meshnet privată. În acest fel, operați pe primul loc și păstrați datele vocale în siguranță. sub acoperișul tău.
– Dacă aveți nevoie de răspunsuri mai complexe și nu vă deranjează să folosiți cloud-ul, LLM-ul la distanță elimină blocajele. Pi-ul acționează apoi ca un creier orchestrator, controlând senzorii și actuatorii și gestionând sesiunea vocală cu latență acceptabilă.
– Dacă asistentul tău trebuie să „vadă”, kitul AI cu Hailo-8L este alegerea câștigătoare: 13 TOPS pentru vedere la margine, drivere prin apt și un ecosistem compatibil cu Raspberry Pi OS. Combină toate acestea cu un LLM de gamă medie în afara Pi și vei avea o experiență excelentă. rotund și echilibrat.
– Dacă optați pentru o configurație complet locală, alegeți modele optimizate (Qwen3:1.7b, Gemma3:1b sau echivalente) și acordați atenție rutării audio; utilizarea Faster Whisper pentru transcriere și VOSK pentru procesarea textului la momentul activării s-a dovedit deja a fi o soluție... cale viabilă pe Pi 5 cu 16 GB.
În cele din urmă, construirea unui asistent AI cu un Raspberry Pi combină componente ușor disponibile: hardware ieftin, cum ar fi un PlayStation Eye reutilizat, software precum VOSK sau faster-whisper, endpoint-uri compatibile cu OpenAI prin Ollama și, dacă este necesar, avantajul suplimentar al Hailo-8L pe un Pi 5. Acordând atenție securității (actualizări, rețele separate, criptare) și unei documentații clare, este ușor să treci de la idee la un asistent AI complet funcțional. asistent funcțional care se comportă bine în sufragerie sau la birou.