Cách dễ dàng để chạy các Mô hình ngôn ngữ nhỏ nhanh chóng trên Raspberry Pihttps://www.geeky-gadgets.com/easy-way-to-run-speedy-small-language-models-on-a-raspberry-pi/
- Hướng dẫn chạy các mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (Small Language Models) trên Raspberry Pi nhanh chóng và hiệu quả.
- Bài viết giới thiệu cách cài đặt mô hình Tiny LLaMA 1.1 tỷ phiên bản chat 1.0 trên Raspberry Pi.
- Cập nhật Raspberry Pi với phần mềm mới nhất là bước quan trọng trước khi cài đặt.
- Mô hình được huấn luyện trên các bộ dữ liệu đa dạng, thiết kế để hoạt động hiệu quả trong công suất hạn chế của Raspberry Pi.
- Quá trình tinh chỉnh định lượng mô hình (model's quantization) giúp cân bằng giữa kích thước mô hình và tốc độ xử lý thông tin.
- Cần thực hiện benchmark mô hình trên thiết bị để đảm bảo hiệu suất tốt nhất.
- Khả năng tăng tốc mô hình với OpenBLAS và hỗ trợ GPU mang lại kết quả không đồng đều.
- Cài đặt một web server đơn giản cho phép tương tác với mô hình, mở ra khả năng tạo trợ lý tự động hóa nhà cửa hoặc thêm xử lý giọng nói vào dự án robot.
📌 Bài viết cung cấp thông tin chi tiết về cách tối ưu hóa mô hình Ngôn ngữ Nhỏ trên Raspberry Pi, từ việc cập nhật phần mềm, cài đặt mô hình Tiny LLaMA, đến tinh chỉnh và benchmark mô hình. Mục đích là tạo ra một trợ lý ảo hiệu quả và đa năng trên thiết bị Raspberry Pi, phù hợp cho các dự án tự động hóa nhà cửa hay robot. Việc sử dụng công nghệ OpenBLAS và hỗ trợ GPU cũng được đề cập nhưng cần cân nhắc vì kết quả không đồng đều.