Умная колонка своими руками
В этой статье я расскажу, как сделать своими руками две умные колонки, полностью поддерживающие русский язык:1) На микроконтроллере esp32s3, используя XiaoZhi
End-to-End беспилотник на VLM в домашних условиях. Часть 2
ВведениеВо второй части — практическая часть проекта: установка и первый запуск, эксперименты по созданию идеального промпта, а также попытки добавить «память» о прошлом шаге. Промпт теперь не содержит жестких инструкций поведения и работает быстрее! В конце - переход от симуляции к реальному роверу: сборка, настройка и проверка работы на железе.Первая часть тутА весь код тутУстановка и первый запуск на хостеУстановка происходит просто, командой ./host.sh
End-to-End беспилотник на VLM в домашних условиях. Часть 1
Для привлечения вниманияПара слов про End-to-EndВ системах автономного вождения принято выделять два основных подхода — модульный и сквозной (end-to-end). Кратко напомню их суть.
Raspberry Pi представила AI HAT+ 2 — модуль для локального запуска генеративных моделей
Raspberry Pi анонсировала обновлённый модуль AI HAT+ 2, адаптированный для запуска генеративных моделей машинного обучения, включая уменьшенные версии DeepSeek, Qwen и LLaMA.
Raspberry Pi представила AI HAT+ 2
Raspberry Pi анонсировала обновлённый модуль AI HAT+ 2, адаптированный для запуска генеративных моделей машинного обучения, включая уменьшенные версии DeepSeek, Qwen и LLaMA.
Большим GPU не нужны большие PC
Raspberry Pi eGPU vs PC GPUС тех пор, как я научил графические карты AMD, Intel и Nvidia работать с Raspberry Pi, меня мучил вопрос:
GPU Intel Arc на Raspberry Pi и non-x86 платформах — запуск, настройка и анализ производительности
Intel Arc Pi GPU B580 AI Llama.cpp LLM.
Как я запустил локальную LLM на Raspberry Pi 5
Последние пару лет я много экспериментировал с LLM на разных железках от GPU-кластеров в облаке до маленьких Raspberry Pi. И вот одна из любимых задачек-провокаций: «А можно ли запустить модель на Pi 4, 5?» Если коротко: можно попробовать, но физика тут сильнее хайпа. У платы есть 8-16 ГБ памяти, у модели десятки гигабайт даже в самых «жестких» квантовках. В лоб это не работает, но зато эксперимент дает интересный результат: мы понимаем, где проходят границы устройства и какие архитектурные схемы реально полезны.
