实用 AI：用于植物护理的本地 LLM 和机器学习 | Viam

使用不到 50 行代码即可创建具有本地数据安全性且不收取使用费的自定义 AI 助手。

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我从未买过室内植物。然而，不知何故，我的房子和门廊却慢慢开始充满各种各样的动植物。即使我不愿意寻找它们（谢谢所有赠送植物的朋友！），我确实需要让这些多叶的生物保持活力和健康。为了帮助自己和其他可能正在照看植物的人，我建立了一个由 AI 驱动的绿化顾问，它可以识别各种物种并提供有用的提示来照顾我家中不断增长的植物。

这款智能机器使用语音转文本来聆听问题，使用预先训练的机器学习模型和计算机视觉识别植物类型，并将该上下文传递到本地大型语言模型 (LLM)，然后使用文本转语音大声分享响应。这提供了一种与新助手交互的自然而直观的方式，同时保持数据和处理在您的控制之下。

植物识别模型

这个项目听起来可能有很多东西需要从头开始组装，但 Viam 的内置和社区模块可以将这些功能组合在一起；根据需要添加或删除功能，同时独立于特定的硬件组件、软件包或 ML 模型类型。例如，当我接手这个项目时，我知道我需要使用机器学习模型来识别植物类型，但不确定使用哪种模型。

社区模块

我知道 Viam 可以轻松训练和创建您自己的自定义 ML 模型，但我不太愿意在我不了解的植物上训练模型。

训练并创建您自己的 共享和使用 ML Viam Registry 找到一个模型 Viam 与 Nvidia 的 Triton 的集成 室内植物模型 Roboflow HuggingFace

app.viam.com 中的模型详细信息图像。

Viam Registry