人工知能とエッジコンピューティングの進化は著しく、従来の中心集中型サーバーに頼っていた機能を地域のデバイスに分散させることが可能になりました。Raspberry Pi 5を活用し、AIの力を日常の手元に招き入れる方法を探究します。
Ollamaはオープンソースフレームワークであり、Pythonのエコシステムを使ったプロジェクトへの小型AIモデルの統合や現場でのリアルタイムデータ処理が可能です。これを利用して、Llama、Phi、LLaVa（マルチモーダル）、TinyLlamaなどのLLM（Large Language Models）を端末で運用します。
具体的な方法として、Raspberry Pi 5のハードウェア設定から始め、オペレーティングシステムのインストール、SSHを使ったリモート操作、デスクトップとのファイル転送、AIモデルのインストールや運用などを段階的に説明します。さらに、リアルタイムの応答とパフォーマンスに関する統計情報を確認しながら、AIモデルの実際の運用例も見ていきます。
また、Ollama Pythonライブラリを介してPythonプロジェクトにLLMを組み込む方法や、リアルタイムの会話を保持する方法も紹介します。さらに、LLMと外部APIを組み合わせた実世界のタスクの自動化やリアルタイムデータ取得の実例を提供します。
Raspberry Pi 5を使い、LLMを地域で活用するということは単なるデータ処理を超えた可能性を秘めています。スマートホームオートメーション、データ収集、教育ツール、医療アプリケーション、ビジネスインテリジェンスなど、さまざまな領域での応用が考えられます。
エッジデバイスにおけるAIの活用はこれからの大きなトレンドになることでしょう。本格的なAIモデリングを小型デバイスで行える時代が到来しています。このプロジェクトがAIの世界への興味と理解を深める手助けになれば幸いです。
出典 : Running Large Language Models on Raspberry Pi at the Edge https://www.hackster.io/mjrobot/running-large-language-models-on-raspberry-pi-at-the-edge-63bb11
