最近, 北京邮电大学万物有灵团队也官宣在树莓派上跑GPT实验成功。 把类GPT-3大模型经过量化缩小后,成功装进树莓派中,好比“大象装冰箱”!对于包含70亿个参数的LLaMA-7B,运行的最低内存要求为8GB或12GB。这对于弱计算能力设备仍是不小的负担,他们内存容量往往只有8G甚至4G,光加载模型这一步就将他们拦在GPT的大门...
国外创客David Packman也制作了一款基于树莓派的机器人MBO-AI,它的外观设计灵感来自动漫Adventure Time中的机器人MBO,具有强大的交互功能,可实现脱机唤醒词检测、调用ChatGPT 3.5进行聊天、机器视觉对图像进行分析和说明等众多功能。 BMO-AI利用运行Raspbian Bullseye的Raspberry PI 3B+和Adafruit CRICKIT Hat进行伺服电机控...
🌐 世界上最简单的GPT语音助手 🔧 详细的步骤指南 💯 运行成功率 🌐 基于大型语言模型(LLM) 📍 本地运行 💰 完全免费 🍓 适用于树莓派通过这些简单的步骤,你可以在树莓派上创建一个能够响应你语音请求的GPT语音助手。无论是查询天气、发送消息,还是其他任何你需要的任务,它都能帮你轻松完成。🌦️...
运行GPT-3通常需要多个数据中心级A100 GPU（GPT-3的权重也不公开），但LLaMA之所以引起轰动，是由于它可以在单单一块功能强大的消费级GPU上运行。而现在，借助使用一种名为量化（quantization）的技术来缩减模型大小的优化，LLaMA可以在M1 Mac或更小巧的英伟达消费级GPU上运行。这个领域发展得太快了，有时很难跟上...
在本文中,我将展示如何在 Raspberry Pi 上运行 LLaMA-2 GPT 模型和自动语音识别 (ASR)。这使得我们能够向 Raspberry Pi 提出问题并获得答案,所有这一切都将完全离线进行。 本文中提供的代码在 Raspberry Pi 上运行。但也适用于 Windows、OSX 或 Linux 笔记本电脑。因此,那些没有 Raspberry Pi 的读...
树莓派 gpt4 docker 树莓派5和4区别 日前,Raspberry 基金会发布了开发者为之兴奋的 Raspberry Pi 4,其不仅在性能上进行了全面的升级,而且价格也继续与旧版保持一致,仅为 35 美元起。那么这一款嵌入式开发板和极客们常用的另一款 NVIDIA Jetson Nano Developer Kit 相比,谁会更胜一筹?
树莓派打造的语音版私房ChatGPT,用了Ollama,可以在本地运行。实际跑起来没视频中那么快,这个作者应该是把视频加速了。 http://t.cn/A6Ynk0F4
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之前分别用numpy实现了mlp,cnn,lstm和bert模型,这周顺带搞一下GPT-2,纯numpy实现,最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行,生成数据 gpt-2的mask-multi-headed-self-attention我现在才彻底的明白它是真的牛逼,比bert的multi-headed-self-attention牛的不是一点半点,提出mask的人智商也是相当高...
树莓派支持GPT分区..如题,一只用树莓派当NAS,最近感觉那个2T硬盘不够用了,想换个大的,但是传统MBR分区表好像最多2T来着,所以问问树莓派支不支持GPT,或者有没有哪位小伙伴试过往树莓派挂大于2T的硬盘? 我的是3B