Запустите LLM локально на Raspberry Pi: нет API, бесплатно и оффлайн.

В этом руководстве вы узнаете, как создать собственную локальную систему AI, используя легкие LLM, агенты AI и доступное оборудование, например Raspberry Pi. Никаких затрат API. Нет зависимости от облака. Полный контроль.

AI Агенты и модели AI LLM — две наиболее мощные и полезные инновации в области искусственного интеллекта. Однако большинство современных AI LLM полагаются на облачные сервисы, для работы которых требуются ключи API for. Эти API часто требуют затрат на использование и вызывают проблемы конфиденциальности.

Когда мы используем облако AI, наши вопросы, история чата и личные данные отправляются на внешние серверы, где всегда существует риск хранения, анализа или передачи данных третьим лицам. Это вызывает дискомфорт у многих пользователей, особенно при работе над конфиденциальными или личными проектами.

Итак, есть ли способ использовать AI for бесплатно, без затрат на API и с полной конфиденциальностью? Ответ — да, запустив AI LLM локально на наших машинах. При локальной установке модель AI полностью работает на устройстве, что устраняет необходимость for подключения к Интернету и гарантирует, что все данные останутся в системе. 

Однако основная проблема заключается в том, что большие модели AI требуют высокой вычислительной мощности, большого объема памяти и большого объема хранилища, чего может быть трудно достичь на небольших устройствах. Чтобы преодолеть эту проблему, мы можем использовать меньшие по размеру, оптимизированные и квантованные LLM, предназначенные для for конкретных задач. Вместо запуска одной большой модели мы используем несколько крошечных моделей, каждая из которых специализируется for на определенной функции. 

Например, TinyLlama может использоваться for базовые функции чат-бота, Microsoft Phi-3 Mini отлично подходит для for общих AI задач, модели Qwen обеспечивают сильные возможности рассуждения и кодирования, DeepSeek 1.5B полезен for упрощенное рассуждение, а Gemma 2B оптимизировано for для эффективного периферийного развертывания.

Эти модели требуют меньше памяти и вычислительной мощности, что делает их пригодными for для работы на локальных устройствах. Объединив этих местных LLM с агентами AI, мы можем создать мощную и гибкую систему. Агенты AI действуют как контроллеры, которые решают, какую модель использовать for для конкретной задачи. Например, один агент может заниматься общением в чате, другой — кодированием, а третий — рассуждением или автоматизацией.

В вашем проекте агент Pico Claw или Open Claw AI может служить основным контроллером, подключаясь к локально установленным LLM с помощью таких инструментов, как Ollama или llama.cpp. Это обеспечивает динамическое переключение между моделями в зависимости от задачи, создавая многоагентную AI систему, которая является одновременно эффективной и масштабируемой.

Что касается аппаратного обеспечения, здесь мы можем работать на таких устройствах, как Raspberry Pi 4 или Raspberry Pi 5, которые функционируют как локальные серверы. Хотя эти устройства имеют ограниченную вычислительную мощность, они способны эффективно работать с небольшими LLM. Для повышения производительности можно использовать более мощные периферийные устройства, такие как NVIDIA Jetson Nano или NVIDIA Jetson Orin Nano, обеспечивающие ускорение GPU и более быструю обработку AI. 

Спецификация

При проектировании лучше использовать более мощные SBC, такие как Nvidia Jetson и Orion, для локального запуска более сложных моделей LLM. Однако в моем проекте я использую RPI, которого достаточно for для запуска большинства миниатюрных версий LLM, таких как TinyLama, DeepSeek R1 и т. д.

Проектирование локального устройства LLM 

Чтобы разработать устройство, способное локально запускать легкие LLM, нам понадобится одноплатный компьютер (SBC), например Raspberry Pi или Jetson. Здесь я выбрал Raspberry Pi 4 с 4 ГБ RAM. Он доступен по цене, энергоэффективен и способен работать с небольшими моделями AI.

Для локального запуска LLM мы будем использовать Raspberry Pi в качестве основной системы. Первым важным шагом является установка 64-разрядной версии Linux OS, поскольку 32-разрядные системы не поддерживают for большинство платформ LLM и не могут правильно работать с этими моделями. Поэтому обязательно установите Raspberry Pi OS (64-разрядная версия).

После установки OS мы готовы загрузить и запустить LLM. Но перед этим нам нужен инструмент, позволяющий легко управлять этими моделями и запускать их. Для этого мы используем Олламу. Это помогает нам загружать, управлять и запускать различные локальные LLM с помощью простых команд. Он также поддерживает как локальные, так и некоторые онлайн-модели. Чтобы установить ollama, откройте терминал, затем запустите команду и проверьте установку, выполнив следующую команду 

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | ш

оллама – версия

Подготовка локальных LLM

Далее, после установки Ollama, мы можем загрузить и установить локальные модели LLM. Одним из преимуществ использования Ollama является то, что вы можете установить несколько LLM и switch между ними в зависимости от ваших потребностей. Например, вы можете использовать одну модель for для кодирования, другую for для общения в чате и еще одну for для задач рассуждения. Это делает вашу систему более эффективной, поскольку каждая модель оптимизирована for для конкретного типа работы.

Ниже приведен список нескольких LLM моделей, которые можно запускать в Raspberry Pi локально, в зависимости от конкретной задачи и команды для их запуска:

Чтобы установить любой LLM, используйте команду:

ollama pull <model_name>

Например, чтобы установить облегченную модель чата:

оллама тянет ламу3.2:1b

Аналогично можно установить и другие модели, заменив название модели в команде:

оллама тянет тиниламу

оллама вытащить фи3

ollama pull gemma:2b

ollama pull qwen:1.8b

ollama pull deepseek

После загрузки моделей вы можете запустить их в любое время, используя:

ollama run <model_name>

оллама беги крошечную

Если вы хотите просмотреть все модели, установленные в вашей системе, запустите:

список олламы

Появится полный список всех локально установленных LLM на вашем Raspberry Pi.

Теперь вы можете запустить LLM и задать задачу или вопрос.

Соединение 

Теперь, когда установка завершена, наше устройство готово. Далее нам нужно добавить камеру, дисплей и аккумуляторный блок питания USB к Raspberry Pi, чтобы получилась полноценная портативная локальная машина LLM.

Подключите дисплей к Raspberry Pi 4, как показано на рисунке ниже. Затем вставьте модуль камеры в порт камеры (CSI) на Raspberry Pi, убедившись, что ленточный кабель правильно выровнен и надежно подключен. Наконец, подключите аккумуляторный источник питания USB к порту USB для питания устройства, что сделает его полностью портативным и независимым от стационарного источника питания (см. рис. 5, подключение for)

Запуск LLM локально на Raspberry Pi

Теперь ваше устройство готово к использованию. Запустите команду «ollama run model name» и задайте ей любую задачу или вопрос; он даст вам тот же результат, что и CHAT GPT, Deepseek или аналогичные платформы AI LLM. 

📎 https://www.electronicsforu.com/electronics-projects/run-llm-locally-on-raspberry-pi-free

📅 Скачано: 2026-05-15 в 14:54