Le dernier mini PC Raspberry Pi lancé à la fin de l’année dernière est plus puissant que tout ce qui l’a précédé et est capable de réaliser des applications autrefois impossibles.
Le Raspberry Pi 5 est construit à l’aide du contrôleur d’E/S RP1, un boîtier contenant du silicium conçu en interne par Raspberry Pi. Il dispose même d’une puissance suffisante pour exécuter localement de Large Language Model, ce qui vous permet d’embrasser la révolution de l’intelligence artificielle (IA) en installant l’IA sur un Raspberry Pi 5. Vous êtes probablement curieux d’en savoir plus sur les possibilités offertes par l’installation de l’IA sur votre mini PC. Voyons ce que le Raspberry Pi 5 peut faire dans le domaine de l’IA, en nous concentrant sur les modèles de langage qui conviennent bien à ce matériel.
Le Raspberry Pi 5 a fait des progrès en termes de performances, mais faire fonctionner quelque chose d’aussi complexe que GPT-4 d’OpenAI pourrait être trop exigeant. Ne vous découragez pas pour autant. Il existe des modèles d’IA open source plus petits, comme Mistral 7B, qui sont à la portée de ceux qui souhaitent expérimenter l’IA sur ce puissant mini PC de poche.
Si vous recherchez des options plus accessibles, pensez à des modèles open source comme Orca et Phi-2 de Microsoft. Ces alternatives n’ont peut-être pas les vastes capacités du GPT-4, mais elles offrent tout de même des fonctions d’IA intéressantes. Elles sont particulièrement utiles pour les développeurs qui ont besoin d’accéder à un large éventail de connaissances sans dépendre d’une connexion internet.
Comment exécuter l’IA sur un Raspberry Pi 5 ?
Pour augmenter les capacités d’IA de votre Raspberry Pi 5, vous pouvez vous tourner vers le Coral USB Accelerator qui ajoute un coprocesseur Edge TPU à votre système pour seulement 60 dollars.
Il permet de réaliser des inférences d’apprentissage automatique à grande vitesse sur un large éventail de systèmes, simplement en le connectant à un port USB. Ces accélérateurs sont conçus pour l’informatique de pointe et peuvent améliorer considérablement les tâches d’intelligence artificielle. Toutefois, gardez à l’esprit que ces TPU ont aussi leurs limites, en particulier avec des modèles de langage plus importants.
La configuration de votre Raspberry Pi 5 pour l’IA implique quelques étapes importantes. Vous devrez installer les logiciels nécessaires, configurer l’environnement et ajuster le modèle pour qu’il fonctionne avec l’architecture ARM. Des outils tels que Ollama peuvent simplifier ce processus et rendre plus efficace l’utilisation de modèles de langage sur des appareils basés sur l’architecture ARM tels que le Raspberry Pi 5.
Sécurité et confidentialité
L’un des principaux avantages de l’exécution de modèles d’IA sur un appareil local est la confidentialité qu’elle offre. En traitant les données sur votre Raspberry Pi 5, vous protégez les informations sensibles et évitez les risques liés à l’envoi de données sur Internet. Cette approche est essentielle lorsqu’il s’agit de données personnelles ou confidentielles.
Pour les tâches plus exigeantes, vous pouvez connecter plusieurs Raspberry Pi dans un cluster afin de partager la charge de calcul. Cette configuration collaborative vous permet d’utiliser des modèles plus complexes en tirant parti de la puissance collective de plusieurs unités. Les modèles linguistiques locaux sont particulièrement utiles dans les environnements où l’accès à l’Internet est limité ou inexistant. Ils peuvent contenir une grande quantité de connaissances globales, ce qui vous permet d’utiliser des applications pilotées par l’IA même lorsque vous n’êtes pas en ligne.
Le Raspberry Pi 5 constitue une plateforme intéressante pour l’exécution de petits modèles de langage d’IA, car il offre un bon rapport coût-efficacité et une bonne capacité. Même s’il ne correspond pas parfaitement aux modèles haut de gamme comme GPT-4, le Raspberry Pi 5, qu’il soit utilisé seul, avec des TPU Coral ou dans le cadre d’un cluster, offre une opportunité convaincante de déployer l’IA à la périphérie.
À mesure que la technologie progresse, la perspective d’exécuter des modèles d’IA puissants sur des appareils largement accessibles devient de plus en plus tangible.
