在 Raspberry Pi/Jetson 上运行大型语言模型？效果如何？

关于AI大语言模型

大型语言模型（LLM）是基于深度学习技术，尤其是变压器体系结构的大规模神经网络模型。他们通过处理和分析大量文本数据来了解语言的结构和规律性，从而产生，理解和翻译人类语言。这些模型通常具有数亿到数亿到数十亿个参数，使它们能够在各种自然语言处理（NLP）任务中表现良好，例如语言产生，对话理解，文本摘要，翻译等。

在这个技术发展时代，大型语言模型正在改变我们的生活。

无论是内容创建还是科学研究，大型语言模型都用于各个领域。

今天，我们将展示如何在Raspberry Pi和Jetson开发板上运行一些不同的大型语言模型。

覆盆子Pi jetson

通过在不同的嵌入式开发板上运行不同的AI大语言模型，我们可以获得什么样的结果？

如何在Jetson或Raspberry Pi上部署AI大语言模型？

操作视频如下。

1.什么是Ollama？

在嵌入式控制器（例如Raspberry Pi或Jetson）上部署大型语言模型的关键是一种强大的开源工具--- Ollama。

官方网站：https：//ollama.com/

https://ollama.com/ github：https：//github.com/ollama/ollama https://github.com/ollama/ollama Ollama旨在简化大型语言模型的部署过程，从而消除了从头开始配置的繁琐。只需几行命令，您就可以轻松部署并运行模型。 经过多次测试，许多大型语言模型可以表现良好，并在Ollama的支持下顺利运行。 2。部署环境 您需要准备开发板（RAM：4GB或更多）和SD（TF）卡（16G或更多）。 开发委员会 SD（TF）卡 覆盆子Pi 5b（8g ram） 覆盆子Pi 5b（4g ram） 3.LALA安装

https://ollama.com/

github：https：//github.com/ollama/ollama

https://github.com/ollama/ollama

Ollama旨在简化大型语言模型的部署过程，从而消除了从头开始配置的繁琐。只需几行命令，您就可以轻松部署并运行模型。

经过多次测试，许多大型语言模型可以表现良好，并在Ollama的支持下顺利运行。

2。部署环境

您需要准备开发板（RAM：4GB或更多）和SD（TF）卡（16G或更多）。 开发委员会 SD（TF）卡 覆盆子Pi 5b（8g ram）

覆盆子Pi 5b（4g ram）3.LALA安装