Новая эра искусственного интеллекта на периферии: представлен Raspberry Pi AI HAT+ 2

Год назад Raspberry Pi представила инновационный акселератор AI HAT+, который перенёс обработку нейронных сетей непосредственно на устройство. Этот модуль эффективно решал задачи компьютерного зрения, но не поддерживал генеративный ИИ. Теперь этот пробел устранен с выходом Raspberry Pi AI HAT+ 2 — специализированного модуля для запуска генеративных моделей ИИ на Raspberry Pi 5.

Технические особенности нового модуля

В основе Raspberry Pi AI HAT+ 2 лежит нейросетевой ускоритель Hailo-10H производительностью 40 TOPS (INT4). Ключевое отличие от предыдущей версии — наличие 8 ГБ выделенной оперативной памяти на плате, что позволяет работать с существенно более крупными моделями.

Преимущества архитектуры:

• Полная локальная обработка: Все вычисления выполняются на устройстве без сетевых соединений

• Гарантия конфиденциальности: Данные не передаются в облачные сервисы

• Экономическая эффективность: Отсутствие абонентской платы за облачные API

• Низкая задержка: Реальное время отклика для интерактивных приложений

Расширенные возможности

Raspberry Pi AI HAT+ 2 сохраняет полную совместимость с задачами компьютерного зрения предыдущей версии, включая распознавание объектов, оценку позы и сегментацию сцены. При этом появляется поддержка:

• Больших языковых моделей (LLM)

• Визуально-языковых моделей (VLM)

• Различных генеративных приложений ИИ

Интеграция с программным стеком камеры (libcamera, rpicam-apps, Picamera2) остается на прежнем уровне, что упрощает переход для существующих пользователей.

Доступные модели ИИ

На момент запуска доступны для установки следующие языковые модели:

Более крупные модели планируются к выпуску в ближайших обновлениях.

Практические примеры использования

Все примеры выполняются полностью локально на Raspberry Pi 5 с установленным AI HAT+ 2 с использованием hailo-ollama LLM backend и интерфейса Open WebUI:

1. Интеллектуальный диалог: Модель Qwen2 отвечает на вопросы через браузерный интерфейс

2. Программирование: Qwen2.5-Coder помогает в решении задач по написанию кода

3. Перевод: Выполнение переводов с французского на английский

4. Анализ видео: VLM-модель описывает сцену с камеры в реальном времени

Адаптация моделей под специализированные задачи

Генеративные модели для AI HAT+ 2, содержащие 1-7 миллиардов параметров, не предназначены для конкуренции с облачными аналогами на 500+ миллиардов параметров. Вместо этого они предлагают возможность тонкой настройки для конкретных применений.

Методы кастомизации:

• Для моделей компьютерного зрения: Переобучение на специализированных наборах данных

• Для языковых моделей: Тонкая настройка методом LoRA (Low-Rank Adaptation)

• Инструментарий: Hailo Dataflow Compiler для компиляции адаптированных моделей

Это позволяет создавать специализированные ИИ-решения для конкретных отраслей и применений.

Практическое применение

Raspberry Pi AI HAT+ 2 открывает возможности для:

• Промышленной автоматизации и контроля качества

• Интеллектуальных систем видеонаблюдения

• Образовательных проектов с требованиями конфиденциальности

• Разработки автономных роботизированных систем

• Создания локальных ИИ-ассистентов

Заключение

Raspberry Pi AI HAT+ 2 представляет собой значительный шаг в развитии периферийных вычислений ИИ. Модуль делает генеративный искусственный интеллект доступным для локального развертывания с гарантией конфиденциальности данных и предсказуемой экономической моделью.

Для компаний и разработчиков, рассматривающих внедрение ИИ-решений с требованиями к безопасности данных и автономности работы, Raspberry Pi AI HAT+ 2 предлагает сбалансированное сочетание производительности, функциональности и стоимости.