Mire Képes a Pi? Otthoni AI Projektek Raspberry Pi 5-tel

A pi nap jó alkalom arra, hogy megnézzük, milyen lehetőségeket kínálnak ma a kis számítógépek. A Raspberry Pi 5 és az új AI HAT+ 2 modul együttes használata új szintre emeli az otthoni mesterséges intelligencia projekteket.

Az AI HAT+ 2 modul 40 TOPS számítási teljesítményt nyújt, jelentős növekedést az előd 26 TOPS teljesítményéhez képest. A modul saját 8 GB memóriát tartalmaz, amit a Hailo-10H neurális gyorsító használ[-4]. Ez a gyorsító specifikusan neurális hálózatok hatékony működésére készült. A Raspberry Pi 5-höz kapható még a 70 dolláros AI Kit is, amely Hailo-8L gyorsítóval 13 TOPS teljesítményt ad.

A Raspberry Pi alkalmas AI feladatokra az alacsony energiafogyasztása és Linux kompatibilitása miatt. Az előző generációk főleg gépi látásra fókuszáltak, most viszont a neurális gyorsító segítségével generatív AI modellek (LLM/VLM) is futtathatók.

Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan építhetünk különböző AI projekteket a Raspberry Pi 5-tel. A hardveres alapoktól indulva a konkrét alkalmazásokig minden fontos területet érintünk.

Raspberry Pi 5 hardveres alapjai AI projektekhez

Image Source: Raspberry Pi

A Raspberry Pi 5 alapvetően változtatja meg az otthoni AI projektek megközelítését. A Broadcom BCM2712 négymagos Arm Cortex A76 processzor 2,4 GHz-es működéssel háromszoros teljesítménynövekedést hoz az előző generációhoz képest. Az RP1 "southbridge" chip fejlesztésével a periféria működés és funkcionalitás terén is jelentős javulás tapasztalható.

GPIO és PCIe csatlakozók szerepe AI moduloknál

A PCIe 2.0 x1 interfész bevezetése kulcsfontosságú újítás, 500 MB/s maximális átviteli kapacitással. A csatlakozó lapos-flex formában található, nem hagyományos PCIe slot kialakításban. AI gyorsítók, mint a Hailo-8L NPU, ezt a nagy sebességű kapcsolatot használják, ami észrevehetően javítja a mesterséges intelligencia műveletek sebességét.

A 40 tűs GPIO header továbbra is központi szerepet tölt be az AI modulok integrációjában. EEPROM azonosítást biztosít I2C0 csatlakozókon keresztül, valamint stabil áramellátást nyújt az AI HAT-oknak. A HAT fizikai jelenléte ugyan elfedi a GPIO tűket, de extra hosszú GPIO fejlécekkel ez a probléma megoldható.

Raspberry Pi 5 és HAT+ kompatibilitás

AI HAT+ kártyák Hailo neurális feldolgozó egységet tartalmaznak, a Pi 5 PCIe portjára csatlakoztatva. A rendszer automatikusan detektálja az AI HAT+ vagy AI HAT+ 2 modulokat csatlakoztatáskor. AI HAT+ elérhető 13 és 26 TOPS verziókban, az AI HAT+ 2 pedig 40 TOPS teljesítménnyel kapható.

M.2 HAT+ és M.2 HAT+ Compact modulok M.2 szabványú eszközök használatát teszik lehetővé, NVMe meghajtókkal együtt. Ezek HAT+ szabvány szerint működnek, a legfrissebb Raspberry Pi szoftver automatikusan felismeri őket.

Energiahatékonyság és hűtési megfontolások

A Raspberry Pi 5 hatékonyabb ugyanazon terhelés mellett, de a maximális fogyasztás 12W-ra emelkedik a Pi 4 korábbi 8W-jával szemben. AI alkalmazások komoly terhelést jelentenek, aktív hűtés használata ezért indokolt.

Active Cooler egyrészes eloxált alumínium hűtőborda ventilátorral ellátva megfelelő megoldást ad. A ventilátor hőmérséklet szerint működik: 60°C-nál indul, 67,5°C-nál gyorsít, 75°C-nál maximális fordulatszámon jár. HAT-ok az Active Cooler fölé szerelhetők 16 mm-es GPIO hosszabbítókkal.

AI HAT+ 2 külön hűtőbordával szállítódik, amelyet a HAT tetejére kell elhelyezni a túlmelegedés megelőzésére.

AI gyorsítók és szoftveres környezet Raspberry Pi 5-höz

Az AI gyorsítók teszik lehetővé, hogy a Raspberry Pi 5 hatékonyan kezelje a mesterséges intelligencia feladatokat. Ezek a specializált processzorok átvesznek terhelést a fő CPU-ról, miközben jelentősen felgyorsítják az AI modelleket.

Hailo-8L és Hailo-10H NPU modulok összehasonlítása

A Hailo NPU (Neural Processing Unit) modulok különböző teljesítménykategóriákat fednek le. Az AI HAT+ Hailo-8L (13 TOPS) és Hailo-8 (26 TOPS) gyorsítókkal kapható, mindkettő INT8 pontosságú számításokat végez. Az AI HAT+ 2 viszont Hailo-10H gyorsítót tartalmaz, 40 TOPS teljesítménnyel INT4 pontosságon.

A memóriakezelés terén is különbség van a modellek között. Az AI HAT+ a Pi rendszermemóriáját használja, az AI HAT+ 2 azonban saját 8GB dedikált memóriával dolgozik. Ez nagyobb modellek futtatását teszi lehetővé, beleértve az LLM (Large Language Models) és VLM (Vision-Language Models) támogatását is.

Raspberry Pi OS támogatás AI HAT+ modulhoz

A legfrissebb Raspberry Pi OS felismeri az AI HAT+ és AI HAT+ 2 kártyákat, automatikusan használja őket a támogatott feladatokhoz. A kamera alkalmazások (rpicam-apps és Picamera2) közvetlenül kihasználják a Hailo NPU teljesítményét képfelismeréshez és objektumérzékeléshez.

hailo-all és raspberrypi-ai-apps csomagok telepítése

AI HAT+ vagy AI Kit használatához telepíteni kell a megfelelő szoftverkomponenseket:

sudo apt install dkms
sudo apt install hailo-all

AI HAT+ 2 esetén a hailo-h10-all csomagra van szükség. A Hailo alkalmazások infrastruktúrájához klónozni kell a Github repositoryt:

git clone https://github.com/hailo-ai/hailo-apps-infra.git
cd hailo-apps-infra
sudo ./scripts/cleanup_installation.sh
sudo ./install.sh

Ezzel települ a Hailo kernel driver, firmware, middleware szoftver és a demo alkalmazások.

PCIe Gen 3 engedélyezése teljesítményoptimalizáláshoz

A Raspberry Pi 5 PCIe portja alapból Gen 2.0 (5 GT/s) sebességen fut. Gen 3.0 (8 GT/s) aktiválásával közel duplázható a teljesítmény. A /boot/firmware/config.txt fájlba ezeket a sorokat kell beírni:

dtparam=pciex1
dtparam=pciex1_gen=3

A sebesség növekedés látványos: 10G hálózati kártyák 3,5 Gbps helyett 6 Gbps-t, NVMe SSD-k 450 MB/s helyett 900 MB/s olvasási sebességet érnek el. AI HAT+ 2 esetén ez automatikusan beállított, AI Kit használatakor viszont manuálisan kell aktiválni.

Otthoni AI projektek Raspberry Pi 5-tel

A Raspberry Pi 5 olyan projekteket tesz elérhetővé otthon, amelyek korábban csak drága hardveren működtek.

Objektumfelismerés kamerával YOLO modellel

A YOLOv8 modell 30 kép/másodperces sebességgel azonosít objektumokat valós időben. A telepítéshez az Ultralytics YOLO csomagra van szükség, majd a modellt NCNN formátumba kell exportálni - ez nyújtja a legjobb teljesítményt ARM processzorokon. A kamera a Pi CSI portjára csatlakozik.

Whisper ASR használata hangvezérléshez

Az OpenAI Whisper modellje beszédfelismerést végez a Pi 5-ön. A tiny.en változat 10 másodperces hanganyagot 6 másodperc alatt dolgoz fel, így valós idejű alkalmazások építhetők. A Porcupine ébresztőszó-motor segítségével a rendszer automatikusan reagál parancsszavakra.

LLM chatbot futtatása helyben: Llama-3.2-3B

Kisebb nyelvi modellek futtathatók a Pi 5-ön. A Llama-3.2-3B-Instruct (Q4_K_M) változat 4-6 token/másodperces sebességet ér el, ami chatbotokhoz elegendő. Az Ollama keretrendszer telepítése:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.2:3b

A chatbot indítása: ollama run llama3.2:3b.

Smart home automatizálás Home Assistant integrációval

A Home Assistant operációs rendszer közvetlenül a Raspberry Pi Imagerrel telepíthető. Ez központosított irányítást biztosít okosotthon eszközök számára. A Pi 5 teljesítménye elegendő komplex automatizálások futtatásához, miközben alacsony az energiafogyasztása.

NAS és biztonsági mentés Raspberry Pi-vel

Külső merevlemez csatlakoztatásával a Pi NAS szerverré alakítható. Samba telepítése után hálózaton keresztül érhetők el a fájlok bármilyen eszközről. Az NVMe támogatás kiküszöböli az SD-kártyák megbízhatósági gondjait.

Multimédiás központ építése Kodi-val

LibreELEC vagy OSMC telepítésével médiaközpont készíthető. A Kodi kezeli a helyi médiafájlokat és streaming tartalmakat, metaadatokkal ellátott médiakönyvtárat épít. A Pi 5 gond nélkül játszik le 4K tartalmakat.

Edge AI és adatvédelem otthoni környezetben

Az Edge AI technológia a Raspberry Pi 5-tel új lehetőségeket nyit az otthoni adatbiztonság terén. A felhőalapú rendszerek helyett a helyi feldolgozás praktikus előnyöket kínál.

Adatfeldolgozás helyben: alacsony késleltetés és biztonság

Az AI HAT+ és AI HAT+ 2 modulok minden AI feldolgozást közvetlenül az eszközön végeznek, ami biztosítja az adatvédelmet és biztonságot. A helyi adatfeldolgozás kiküszöböli a távoli adatközpontokba küldés során fellépő késleltetést. Ez kritikus olyan alkalmazásoknál, ahol a gyors reagálás számít - hangvezérlés vagy biztonsági rendszerek esetén.

A helyi feldolgozás csökkenti a kibertámadások kockázatát, mivel az adatok nem hagyják el a helyi hálózatot. Okosotthon asszisztensek esetén még az egyszerű feladatok - lámpák kapcsolása, termosztát beállítása - is teljes adatvédelmet kapnak.

Felhő API költségek csökkentése helyi inference-szel

A felhőalapú AI szolgáltatások előfizetéses modellt használnak. Több használat, magasabb költség. Ez üzleti problémát jelent: sikeresebb AI implementáció drágább működést eredményez. Példa:

• Felhő AI: HUF 784.575/hó kezdetben, HUF 7.845.759+/hó növekedés esetén

• Offline AI: HUF 3.922.879 kezdeti beruházás, HUF 78.457/hó fenntartás

• Megtérülés: 6-8 hónap, utána korlátlan megtakarítás

Offline működés előnyei: adatvédelem és megbízhatóság

Az offline AI esetén az érzékeny adatok - személyes, pénzügyi vagy üzleti - a saját infrastruktúrán belül maradnak. Az offline LLM-ek teljes testreszabhatóságot biztosítanak konkrét üzleti feladatokhoz.

A Raspberry Pi 5 ARM processzora lehetővé teszi, hogy a DeepSeek modell 9,58 token/másodperces sebességgel működjön, megfelelő offline AI környezetet biztosítva. Nincs aggódás a felhő kimaradások, API korlátozások vagy szolgáltatási zavarok miatt. Ezek a rendszerek hálózati kimaradások esetén is zavartalanul működnek.

Következtetés

A Raspberry Pi 5 és az AI HAT+ modulok valóban új lehetőségeket nyitnak az otthoni AI projektek előtt. Ezek a megoldások korábban csak drága, profi hardvereken voltak elérhetők. A 40 TOPS teljesítmény és a 8 GB memória elegendő a generatív AI modellek futtatásához. A PCIe Gen 3 támogatás további sebességet ad a komplex alkalmazásokhoz.

Kipróbáltunk több projektet is - kamerás objektumfelismerést, helyi LLM chatbotot, okosotthon automatizálást. Mindegyik jól működött, és bebizonyította, hogy a teljesítmény és az energiahatékonyság már nem egymás ellen dolgoznak ezekben a kis gépekben.

A helyi AI feldolgozás talán a legnagyobb előny. Az adatok itthon maradnak, ami védi a magánszférát és csökkenti a felhőszolgáltatások költségeit. A Pi 5 internet nélkül is működik, így a hálózati problémák nem zavarják meg a munkát.

A Raspberry Pi közösség folyamatosan fejleszti az AI lehetőségeket. Hobbiprojekttől a prototípus-fejlesztésig sok területen használható a Pi 5. A pi nap jó alkalom arra, hogy észrevegyük: ez a kis számítógép mennyire elérhetővé teszi a fejlett technológiákat mindenkinek.

FAQs

Q1. Milyen teljesítményt nyújt a Raspberry Pi 5 AI projektekhez? A Raspberry Pi 5 háromszor gyorsabb az előző generációnál, és AI HAT+ 2 modullal akár 40 TOPS számítási teljesítményt is elérhet, ami lehetővé teszi komplex AI modellek futtatását.

Q2. Hogyan lehet objektumfelismerést megvalósítani Raspberry Pi 5-tel? A YOLOv8 modell segítségével a Raspberry Pi 5 akár 30 kép/másodperc sebességgel képes valós idejű objektumfelismerésre. Ehhez telepíteni kell az Ultralytics YOLO csomagot és egy kameramodult kell csatlakoztatni.

Q3. Lehetséges-e nyelvi modelleket futtatni Raspberry Pi 5-ön? Igen, a Raspberry Pi 5 képes kisebb nyelvi modelleket futtatni. Például a Llama-3.2-3B-Instruct modell 4-6 token/másodperces sebességgel működik, ami elegendő egyszerű chatbotok készítéséhez.

Q4. Milyen előnyei vannak az edge AI-nak otthoni környezetben? Az edge AI technológia biztosítja az adatok helyi feldolgozását, ami növeli az adatvédelmet, csökkenti a késleltetést és a felhőszolgáltatások költségeit. Emellett lehetővé teszi az offline működést, ami növeli a megbízhatóságot.

Q5. Hogyan lehet a Raspberry Pi 5-öt okosotthon központtá alakítani? A Home Assistant operációs rendszer telepítésével a Raspberry Pi 5 okosotthon központtá alakítható. Ez lehetővé teszi számos okoseszköz központosított irányítását és komplex automatizálások kezelését, miközben energiahatékony marad.