रास्पबेरी पाय एआय हॅट+ २: रास्पबेरी पाय ५ साठी ही नवीन स्थानिक एआय ऑफर आहे.

चे आगमन रास्पबेरी पाय एआय हॅट+ २ कृत्रिम बुद्धिमत्तेसह थेट काम करू इच्छिणाऱ्यांसाठी हे एक नवीन पाऊल आहे रास्पबेरी पाय ५ क्लाउडवर कायमचे अवलंबून न राहता. हे विस्तार बोर्ड एक समर्पित न्यूरल अ‍ॅक्सिलरेटर आणि स्वतःची मेमरी जोडते, ज्यामुळे एआय प्रोसेसिंगचा बराचसा भाग मुख्य सीपीयूमधून हलविला जातो, ज्यामुळे अधिक महत्त्वाकांक्षी जनरेटिव्ह एआय आणि संगणक व्हिजन प्रकल्पांना परवानगी मिळते.

सुमारे शिफारस केलेल्या किमतीसह $५९.९९ (स्पेन आणि उर्वरित युरोपमधील अंतिम किंमत कर आणि अधिकृत वितरक मार्जिनवर अवलंबून असेल.) एम्बेडेड एआय इकोसिस्टममध्ये AI HAT+ 2 स्वतःला तुलनेने परवडणारा पर्याय म्हणून स्थान देते. ते मोठ्या सर्व्हर किंवा समर्पित GPU शी स्पर्धा करत नाही, परंतु ते किंमत, वीज वापर आणि कामगिरी यांच्यात एक मनोरंजक संतुलन प्रदान करते. आयओटी, ऑटोमेशन, शिक्षण आणि प्रोटोटाइपिंग.

रास्पबेरी पाय एआय हॅट+ २ म्हणजे काय आणि ते पहिल्या पिढीपेक्षा कसे वेगळे आहे?

रास्पबेरी पाय एआय हॅट+ २ हा एक अधिकृत विस्तार प्लेट रास्पबेरी पाय ५ साठी डिझाइन केलेले, ते मदरबोर्डच्या एकात्मिक पीसीआय एक्सप्रेस इंटरफेसद्वारे कनेक्ट होते आणि माउंटिंगसाठी जीपीआयओ कनेक्टर देखील वापरते. हे २०२४ मध्ये रिलीज झालेल्या पहिल्या एआय हॅट+ चे थेट उत्तराधिकारी आहे, जे एक्सीलरेटरसह प्रकारांमध्ये ऑफर केले गेले होते. Hailo‑8L (13 TOPS) आणि Hailo‑8 (26 TOPS) आणि संगणक दृष्टीच्या कामांवर खूप लक्ष केंद्रित केले.

या दुसऱ्या पिढीमध्ये, रास्पबेरी पाय एका Hailo-10H न्यूरल नेटवर्क अ‍ॅक्सिलरेटर सोबत ३२ जीबी एलपीडीडीआर५एक्स मेमरी कार्डवरच समर्पित. हे संयोजन वर्कलोडला समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे जनरेटिव्ह एआय अगदी जवळ, जसे की कॉम्पॅक्ट लँग्वेज मॉडेल्स, व्हिजन-लँग्वेज मॉडेल्स आणि मल्टीमॉडल अॅप्लिकेशन्स जे प्रतिमा आणि मजकूर एकत्र करतात.

समाविष्ट करण्याची वस्तुस्थिती एकात्मिक DRAM याचा अर्थ असा की एआय मॉडेल्स चालवल्याने रास्पबेरी पाय ५ ची मुख्य मेमरी थेट वापरली जात नाही. मदरबोर्ड अॅप्लिकेशन लॉजिक, यूजर इंटरफेस, कनेक्टिव्हिटी किंवा स्टोरेजवर लक्ष केंद्रित करू शकतो, तर एनपीयू बहुतेक अनुमान हाताळतो. प्रत्यक्षात, एआय मॉडेल्स पार्श्वभूमीत चालत असताना सिस्टम वापरण्यायोग्य ठेवण्यास हे मदत करते.

रास्पबेरी पायच्या मते, पहिल्या एआय हॅट+ पासून या नवीन मॉडेलमध्ये संक्रमण आहे जवळजवळ पारदर्शक ज्या प्रकल्पांमध्ये आधीच Hailo-8 अ‍ॅक्सिलरेटर वापरले आहेत, त्यांच्यासाठी कंपनीच्या कॅमेरा वातावरण आणि सॉफ्टवेअर स्टॅकसह एकात्मता राखली जाते, ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात पुनर्लेखन टाळले जाते.

हार्डवेअर, कामगिरी आणि वीज वापर: Hailo-10H NPU सह 40 TOPS पर्यंत

AI HAT+ 2 चे हृदय आहे हैलो-१०एचकमी-शक्तीच्या उपकरणांवर कार्यक्षमतेने अनुमाने चालविण्यासाठी डिझाइन केलेले एक विशेष न्यूरल नेटवर्क प्रवेगक. रास्पबेरी पाय आणि हैलो सुमारे कामगिरीचे ४० टॉप्स (प्रति सेकंद टेराऑपरेशन्स), क्वांटायझेशनसह मिळवलेले आकडे INT4 आणि INT8, जेव्हा मॉडेल्स काठावर तैनात केले जातात तेव्हा खूप सामान्य.

एक महत्त्वाचा मुद्दा असा आहे की चिप सुमारे पॉवरपुरती मर्यादित आहे ३ वॅट वीज वापरयामुळे ते कॉम्पॅक्ट एन्क्लोजर आणि एम्बेडेड प्रोजेक्ट्समध्ये समाकलित करता येते, ज्यामध्ये कूलिंग आवश्यकता किंवा वीज बिलांमध्ये लक्षणीय वाढ न होता, जे २४/७ सक्रिय असलेल्या उपकरणांसाठी महत्वाचे आहे. तथापि, या निर्बंधाचा अर्थ असा आहे की एकूण उत्पन्न जेव्हा त्याचे CPU आणि GPU काही उच्च ऑप्टिमाइझ केलेल्या वर्कलोडमध्ये त्यांच्या मर्यादेपर्यंत ढकलले जाते तेव्हा ते नेहमीच Raspberry Pi 5 स्वतः देऊ शकणाऱ्या गोष्टींपेक्षा श्रेष्ठ नसते.

मागील मॉडेलच्या तुलनेत, झेप स्पष्ट आहे: ती येथून जाते Hailo‑8L/Hailo‑8 सह 13/26 TOPS हेलो-१०एच सह ४० टॉप्स साध्य करते आणि पहिल्यांदाच, ८ जीबी समर्पित ऑनबोर्ड मेमरी जोडली जाते. पहिल्या एआय हॅट+ ने ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, पोज एस्टिमेशन आणि सीन सेग्मेंटेशन सारख्या कामांमध्ये उत्कृष्ट कामगिरी केली; नवीन आवृत्ती या प्रकारच्या अॅप्लिकेशन्सची देखभाल करते परंतु त्याचे लक्ष विस्तृत करते भाषा मॉडेल आणि बहुआयामी वापर.

तरीही, रास्पबेरी पाय स्वतः स्पष्ट करते की, काही दृष्टी ऑपरेशन्समध्ये, Hailo-10H ची व्यावहारिक कामगिरी असू शकते २६ टॉप्स सारखेच हेलो-८ मध्ये, कामाचे वितरण करण्याच्या पद्धतीमुळे आणि आर्किटेक्चरल फरकांमुळे. कच्च्या संगणकाच्या दृष्टी क्षमतेपेक्षा मोठी सुधारणा, एलएलएम आणि स्थानिक जनरेटिव्ह मॉडेल्ससाठी उघडणाऱ्या शक्यतांमध्ये आहे.

प्लेट सोबत येते पर्यायी हीटसिंक NPU साठी. जरी वीज वापर मर्यादित असला तरी, नेहमीची शिफारस अशी आहे की ते स्थापित करा, विशेषतः जर तुम्ही दीर्घकाळ गहन AI कार्ये चालवणार असाल किंवा कामगिरी चाचण्यांची मागणी करत असाल, तर तापमानामुळे चिप फ्रिक्वेन्सी कमी होण्यापासून रोखू शकेल.

समर्थित भाषा मॉडेल आणि स्थानिक LLM वापर

AI HAT+ 2 च्या सर्वात उल्लेखनीय पैलूंपैकी एक म्हणजे त्याची क्षमता स्थानिक पातळीवर भाषा मॉडेल चालवा बाह्य सर्व्हरवर डेटा न पाठवता, रास्पबेरी पाय ५ वर. सादरीकरणादरम्यान, रास्पबेरी पाय आणि हैलो यांनी मॉडेल्सची श्रेणी हायलाइट केली, ज्यात समाविष्ट आहे १,००० आणि १,५०० दशलक्ष पॅरामीटर्स सुरुवातीचा बिंदू म्हणून.

लाँचच्या वेळी देऊ केलेल्या सुसंगत एलएलएममध्ये हे समाविष्ट आहे: डीपसीक-आर१-डिस्टिल, लामा ३.२, क्वेन२, क्वेन२.५-इन्स्ट्रक्ट आणि क्वेन२.५-कोडरते तुलनेने कॉम्पॅक्ट मॉडेल्स आहेत, जे मूलभूत चॅट, मजकूर लेखन आणि दुरुस्ती, कोड जनरेशन, साधे भाषांतर किंवा प्रतिमा आणि मजकूर इनपुटमधून दृश्य वर्णन यासारख्या कामांसाठी डिझाइन केलेले आहेत.

कंपनीने दाखवलेल्या सुरुवातीच्या चाचण्यांमध्ये उदाहरणे समाविष्ट आहेत भाषांमधील भाषांतर आणि साध्या प्रश्नांची उत्तरे पूर्णपणे AI HAT+ 2 द्वारे समर्थित Raspberry Pi 5 वर अंमलात आणली जातात, कमी विलंबतेसह आणि एकूण सिस्टम वापरण्यायोग्यतेवर लक्षणीय परिणाम न करता. प्रक्रिया Hailo-10H कोप्रोसेसरवर केली जाते आणि त्यासाठी डिव्हाइसला क्लाउडशी कनेक्ट करण्याची आवश्यकता नाही.

हे स्पष्ट केले पाहिजे की हे समाधान मास-मार्केट मॉडेल्ससाठी नाही जसे की पूर्ण आवृत्त्या मेटा वरील चॅटजीपीटी, क्लॉड किंवा मोठे एलएलएमज्यांचे आकार शेकडो अब्ज किंवा अगदी ट्रिलियन पॅरामीटर्समध्ये मोजले जातात. अशा प्रकरणांमध्ये, समस्या केवळ संगणकीय शक्तीची नाही तर सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे मेमरी आवश्यक आहे मॉडेल आणि त्याच्या संदर्भांचे आयोजन करण्यासाठी.

रास्पबेरी पाई स्वतः आग्रह धरतो की वापरकर्त्यांना याची जाणीव असावी की ते काम करत आहेत अधिक मर्यादित डेटासेटवर प्रशिक्षित लहान मॉडेल्सया निर्बंधाची भरपाई करण्यासाठी, अशा तंत्रांवर लक्ष केंद्रित केले आहे जसे की LoRA (कमी श्रेणीतील अनुकूलन)जे मॉडेल्सना पूर्णपणे पुन्हा प्रशिक्षित न करता विशिष्ट वापराच्या प्रकरणांमध्ये समायोजित करण्याची परवानगी देतात, विद्यमान बेसच्या वर हलके अनुकूलन स्तर जोडतात.

मेमरी, मर्यादा आणि १६ जीबी रास्पबेरी पाई ५ शी तुलना

चा समावेश ८ जीबी समर्पित एलपीडीडीआर४एक्स रॅम हे AI HAT+ 2 च्या प्रमुख नवीन वैशिष्ट्यांपैकी एक आहे, परंतु ते कोणत्या प्रकारचे मॉडेल चालवता येतील हे देखील स्पष्टपणे परिभाषित करते. अनेक मध्यम आकाराच्या क्वांटाइज्ड LLM, विशेषतः जर तुम्हाला व्यापक संदर्भ हाताळायचा असेल तर, त्यांना सहजपणे जास्त आवश्यकता असू शकते ४ जीबी मेमरीम्हणून, ही अॅक्सेसरी हलक्या वजनाच्या मॉडेल्ससाठी किंवा घट्ट कॉन्टेक्स्ट विंडो असलेल्या मॉडेल्ससाठी आहे.

जर तुम्ही त्याची तुलना एका रास्पबेरी पाय ५ १६ जीबी HAT शिवायही, जास्त मेमरी असलेल्या मदरबोर्डना तुलनेने मोठे मॉडेल थेट RAM मध्ये लोड करताना फायदा होतो, जर त्या मेमरीचा एक महत्त्वाचा भाग केवळ AI साठी समर्पित असेल आणि इतर कार्ये बलिदान दिली जातील. अशा परिस्थितीत, एकात्मिक CPU आणि GPU सर्व निष्कर्ष हाताळतात, परिणामी कामाचा भार वाढतो.

शोधताना AI HAT+ 2 प्रस्ताव अधिक अर्थपूर्ण ठरतो स्वतंत्र जबाबदाऱ्याHailo-10H NPU ला AI कॅल्क्युलेशन हाताळू द्या आणि हलके डेस्कटॉप वातावरण, वेब सेवा, डेटाबेस, ऑटोमेशन किंवा अॅप्लिकेशनचा प्रेझेंटेशन लेयर राखण्यासाठी Raspberry Pi 5 मोकळे करा.

ज्यांना फक्त एक हवे आहे त्यांच्यासाठी स्थानिक सहाय्यक तुलनेने सोपे आणि तृतीय पक्षांना डेटा न पाठवता चॅटिंग, मजकूर भाषांतरित करण्यास किंवा किरकोळ प्रोग्रामिंग कार्यांमध्ये मदत करण्यास सक्षम, AI HAT+ 2 चे पॉवर, वापर आणि खर्चाचे संतुलन पुरेसे ठरू शकते. तथापि, मोठ्या मॉडेल्स किंवा अत्यंत विस्तृत संदर्भांची आवश्यकता असलेल्या प्रकल्पांसाठी, अधिक मेमरी किंवा क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर असलेल्या डिव्हाइसेसचा वापर अधिक व्यावहारिक राहील.

आणखी एक मुद्दा विचारात घेण्यासारखा आहे की, जरी HAT चा 8 GB मेमरी ऑफलोड करण्यास मदत करतो, तरी त्याची आवृत्ती रास्पबेरी पाय ५ चा १६ जीबी ते अजूनही एकूण क्षमतेमध्ये अॅड-इन बोर्डपेक्षा चांगले काम करते, त्यामुळे काही RAM-केंद्रित वर्कफ्लोमध्ये ते कॉन्फिगरेशन प्राधान्याने राहील.

संगणक दृष्टी आणि एकाच वेळी मॉडेल अंमलबजावणी

AI HAT+ 2 पहिल्या पिढीला लोकप्रिय बनवणारे वैशिष्ट्य सोडत नाही: द संगणक दृष्टी अनुप्रयोगहेलो-१०एच ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आणि ट्रॅकिंग मॉडेल्स, मानवी पोज अंदाज किंवा सीन सेग्मेंटेशन चालवण्यास सक्षम आहे जे प्रत्यक्षात हेलो-८ ने २६ टॉप्सवर ऑफर केलेल्या कामगिरीशी सुसंगत आहे.

रास्पबेरी पाय सूचित करते की नवीन बोर्ड करू शकतो एकाच वेळी दृष्टी आणि भाषा मॉडेल चालवायामुळे ते अशा प्रकल्पांसाठी आकर्षक बनते जिथे कॅमेरा आणि मजकूर प्रक्रिया एकत्र काम करण्याची आवश्यकता असते. उदाहरणार्थ, घटनांचे वर्गीकरण करणाऱ्या आणि वर्णन तयार करणाऱ्या पाळत ठेवणाऱ्या प्रणाली, दृश्यात काय घडत आहे हे स्पष्ट करणारे स्मार्ट कॅमेरे किंवा अहवाल निर्मितीसह दृश्य ओळख एकत्रित करणारी उपकरणे.

विशिष्ट परिस्थितींमध्ये, कुटुंब मॉडेल्सचा उल्लेख केला जातो. योलो रिअल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शनसाठी, मॉडेलच्या रिझोल्यूशन आणि जटिलतेनुसार रिफ्रेश रेट सुमारे 30 फ्रेम्स प्रति सेकंदापर्यंत पोहोचू शकतात. रास्पबेरी पाई 5 स्टोरेज, नेटवर्क, सूचना आणि डिस्प्ले व्यवस्थापित करत असताना NPU हे काम हाताळेल अशी कल्पना आहे.

रास्पबेरी पाईवरील एआयभोवती असलेले सॉफ्टवेअर इकोसिस्टम अजूनही परिपक्व होत आहे. जरी उदाहरणे, फ्रेमवर्क आणि साधने रास्पबेरी पाय आणि हैलो दोघांसाठीही, अनेक मॉडेल्सची (दृष्टी, भाषा, मल्टीमॉडल) समांतर अंमलबजावणी ही एक विकसित होणारी क्षेत्र आहे आणि प्रत्येक प्रकल्पात फाइन-ट्यूनिंगची आवश्यकता असू शकते.

कोणत्याही परिस्थितीत, सह एकत्रीकरण अधिकृत रास्पबेरी पाय कॅमेरा स्टॅक हे ब्रँडच्या कॅमेरा मॉड्यूल्ससह आधीच काम करणाऱ्यांसाठी जीवन सोपे करते. AI HAT+ 2 थेट त्या वातावरणाशी एकत्रित होते, त्यामुळे अनेक विद्यमान व्हिजन प्रोजेक्ट्स तुलनेने किरकोळ बदलांसह नवीन बोर्डवर स्थलांतरित होऊ शकतात.

स्पेन आणि युरोपमधील वापराची प्रकरणे: उद्योग, आयओटी आणि शैक्षणिक प्रकल्प

कमी वीज वापर, लहान आकार आणि स्थानिक एआय प्रक्रिया हे स्पेन आणि इतर युरोपीय देशांमध्ये राबविल्या जाणाऱ्या डिजिटलायझेशन ट्रेंडशी चांगले जुळते. ज्या औद्योगिक क्षेत्रात स्थिर क्लाउड प्रवेशाची नेहमीच हमी दिली जात नाही किंवा जिथे कडक गोपनीयतेच्या आवश्यकता अस्तित्वात आहेत, तेथे या प्रकारचे समाधान विशेषतः आकर्षक असू शकते.

अधिकृत कागदपत्रांमध्ये सर्वाधिक वापरल्या जाणाऱ्या संज्ञांपैकी प्रकल्प आहेत औद्योगिक ऑटोमेशन, प्रक्रिया नियंत्रण आणि सुविधा व्यवस्थापनउत्पादन रेषांवर दृश्य तपासणी प्रणाली, रिअल-टाइम विसंगती शोधणे, प्रवेश नियंत्रण किंवा इमारतींमध्ये लोकांची गणना करणे ही अशी उदाहरणे आहेत जिथे दृष्टी आणि हलक्या भाषा मॉडेल्सचे संयोजन अधिक महागड्या एआय पायाभूत सुविधा तैनात न करता मूल्य वाढवू शकते.

च्या क्षेत्रात घर आणि व्यवसाय आयओटीAI HAT+ 2 हे रास्पबेरी पाय 5 वर चालणाऱ्या स्थानिक सहाय्यकांसाठी, सेन्सर डेटाचा अर्थ लावणारे डॅशबोर्डसाठी, दृश्यांचे वर्णन करणारे कॅमेरेसाठी किंवा बाह्य सर्व्हरवर प्रतिमा अपलोड न करता व्हिडिओचे विश्लेषण करणारी उपकरणे यासाठी पाया म्हणून काम करू शकते. हा दृष्टिकोन युरोपियन युनियनमधील वाढत्या प्रमाणात कडक होत असलेल्या डेटा संरक्षण नियमांचे पालन करण्यास मदत करतो.

हे एक मनोरंजक साधन देखील असू शकते कारण विकास संच युरोपियन कंपन्या आणि स्टार्टअप्ससाठी जे Hailo-10H चिप अंतिम उत्पादनांमध्ये एकत्रित करण्याचा विचार करत आहेत. रास्पबेरी पाईवर कामगिरी आणि स्थिरता चाचणी केल्याने कस्टम हार्डवेअर डिझाइनमध्ये गुंतवणूक करण्यापूर्वी संकल्पनांचे प्रमाणीकरण करणे शक्य होते.

शैक्षणिक क्षेत्रात, स्पेनमधील व्यावसायिक प्रशिक्षण केंद्रे, विद्यापीठे आणि विशेष अकादमी AI HAT+ 2 चा वापर सराव व्यासपीठ म्हणून करू शकतात, ज्यामुळे एम्बेडेड एआय आणि जनरेटिव्ह एआय इतर महागड्या प्रणालींच्या तुलनेत प्रवेशयोग्य आणि तुलनेने स्वस्त हार्डवेअरवर विद्यार्थ्यांना.

वापरकर्ता प्रोफाइल आणि लक्ष्यित प्रकल्पांचे प्रकार

रास्पबेरी पाय एआय हॅट+ २ अनेक प्रोफाइलना लक्ष्य करते. एकीकडे, व्यापक समुदाय निर्माते आणि उत्साही जे आधीच रास्पबेरी पाय ५ वापरतात आणि समर्पित GPU सह वर्कस्टेशन्सवर न जाता किंवा पूर्णपणे क्लाउड सेवांवर अवलंबून न राहता त्यांच्या प्रकल्पांमध्ये जनरेटिव्ह एआय किंवा प्रगत व्हिजन समाविष्ट करू इच्छितात.

दुसरीकडे, तो फसवण्याचा प्रयत्न करतो व्यावसायिक विकासक आणि स्टार्टअप्स ज्यांना एम्बेडेड एआयसाठी चाचणी प्लॅटफॉर्मची आवश्यकता आहे. औद्योगिक पीसीमध्ये एकत्रित केलेल्या ईजीपीयू किंवा एनपीयू असलेल्या सोल्यूशन्सच्या तुलनेत, हे बोर्ड कॉम्पॅक्ट फॉर्म फॅक्टर, खूप कमी वीज वापर आणि कमी एकूण खर्च देते, जरी महागड्या प्लॅटफॉर्मपेक्षा कमी कामगिरी मर्यादा आहे.

ज्यांना आधीच पहिला AI HAT+ वापरण्याचा अनुभव आहे त्यांच्यासाठी, संक्रमण तुलनेने सोपे वाटते: विद्यमान सॉफ्टवेअरसह एकत्रीकरण आणि कॅमेरा स्टॅक काळजीपूर्वक डिझाइन केला आहे जेणेकरून आवश्यक बदल कमीत कमी होतील. हे आधीच सुरू असलेल्या प्रकल्पांसाठी उपयुक्त आहे जे सर्वकाही पुन्हा न लिहिता कामगिरी वाढीचा फायदा घेऊ इच्छितात.

दुसऱ्या टोकाला, जे वापरकर्ते जास्तीत जास्त मेमरी मार्जिनसह स्थानिक पातळीवर भाषा मॉडेल चालवू इच्छितात त्यांना अजूनही एक सापडेल रास्पबेरी पाय ५ १६ जीबी HAT शिवाय, एकात्मिक CPU आणि GPU सर्व अनुमान हाताळतील आणि वीज वापर काहीसा जास्त असेल असे गृहीत धरले तर.

थोडक्यात, ही अॅक्सेसरी एक मध्यवर्ती उपाय म्हणून एक विशिष्ट स्थान निर्माण करत असल्याचे दिसते: काही एआय कार्यांवर एकट्याने काम करणाऱ्या रास्पबेरी पाई ५ पेक्षा अधिक शक्तिशाली आणि लवचिक, परंतु सर्व्हर किंवा समर्पित GPU च्या कामगिरीपासून दूर, आणि लक्ष केंद्रित करून कमी वीज वापर, गोपनीयता आणि खर्च नियंत्रण.

हेलो सॉफ्टवेअर एकत्रीकरण, संसाधने आणि समर्थन

सॉफ्टवेअरच्या दृष्टिकोनातून, रास्पबेरी पाईने सेटअप प्रक्रिया शक्य तितकी सोपी करण्याचे उद्दिष्ट ठेवले आहे. AI HAT+ 2 द्वारे कनेक्ट होते PCIe इंटरफेस रास्पबेरी पाय ५ चा आणि अधिकृत ऑपरेटिंग सिस्टमद्वारे मूळतः ओळखला जातो, ज्यामुळे पर्यावरणाशी आधीच परिचित असलेल्यांसाठी एआय अॅप्लिकेशन्सना जास्त जटिल सेटअप चरणांशिवाय चालण्याची परवानगी मिळते.

हेलो वापरकर्त्यांना प्रदान करते GitHub आणि डेव्हलपर झोनवरील रिपॉझिटरी यामध्ये कोड उदाहरणे, पूर्व-कॉन्फिगर केलेले मॉडेल्स, ट्यूटोरियल्स आणि जनरेटिव्ह एआय आणि संगणक व्हिजन दोन्हीसाठी डिझाइन केलेले फ्रेमवर्क समाविष्ट आहेत. यामध्ये क्वांटायझेशन व्यवस्थापित करण्यासाठी, तृतीय-पक्ष मॉडेल्स लोड करण्यासाठी आणि विशिष्ट वर्कफ्लो ऑप्टिमायझ करण्यासाठी साधने देखील समाविष्ट आहेत.

लाँचच्या वेळी, कंपनीने अनेक उपलब्ध करून दिले आहेत स्थापित करण्यास तयार भाषा मॉडेल्समोठ्या प्रकारांसह किंवा अगदी विशिष्ट वापराच्या प्रकरणांमध्ये अनुकूल असलेल्यांसह कॅटलॉगचा विस्तार करण्याचे आश्वासन देऊन. शिवाय, ते LoRa सारख्या तंत्रांचा वापर करण्यास प्रोत्साहित करते जेणेकरून मॉडेल्सना मोठ्या डेटासेटवर सुरवातीपासून प्रशिक्षित न करता प्रत्येक प्रकल्पाच्या गरजेनुसार समायोजित केले जाऊ शकेल.

या प्रकारच्या उपायांप्रमाणेच, प्रत्यक्ष अनुभव यावर अवलंबून असेल की सॉफ्टवेअर इकोसिस्टमची परिपक्वता पातळीकाही विश्लेषकांचे म्हणणे आहे की अनेक मॉडेल्सच्या एकाच वेळी अंमलबजावणीसाठी साधने, स्थिरता आणि समर्थन यामध्ये सुधारणा करण्यासाठी अजूनही जागा आहे, परंतु रास्पबेरी पाय इकोसिस्टममधील ट्रेंड वाढत्या प्रमाणात पॉलिश केलेल्या एकात्मिकतेकडे वाटचाल करत आहे.

कोणत्याही परिस्थितीत, स्पेन किंवा इतर युरोपीय देशांमध्ये प्रकल्प विकसित करण्यासाठी, अधिकृत कागदपत्रे, व्यावहारिक उदाहरणे आणि सक्रिय समुदाय असणे कमी किमतीच्या उपकरणांमध्ये एम्बेडेड आणि जनरेटिव्ह एआय वापरून प्रयोग करण्यासाठी प्रवेशातील अडथळा लक्षणीयरीत्या कमी करते.

स्पेन आणि युरोपमध्ये किंमत, उपलब्धता आणि व्यावहारिक पैलू

रास्पबेरी पाय एआय हॅट+ २ लाँच करण्यात आले आहे ज्याची संदर्भ किंमत आहे $५९.९९स्पेन आणि उर्वरित युरोपमध्ये, अंतिम रक्कम यावर अवलंबून असेल विनिमय दर, कर आणि प्रत्येक वितरकाचे धोरणम्हणून, अशी अपेक्षा आहे की दुकाने आणि देशांमध्ये लहान फरक असतील.

मदरबोर्ड संपूर्ण लाइनशी सुसंगत आहे रास्पबेरी पाय ५१ जीबी रॅम असलेल्या मॉडेल्सपासून ते १६ जीबी असलेल्या आवृत्त्यांपर्यंत, सुसंगत रास्पबेरी पाई परिचित HAT फॉरमॅट वापरून माउंट केले जाते: ते बोर्डवर स्क्रू होते आणि GPIO हेडर आणि PCIe इंटरफेसद्वारे कनेक्ट होते. म्हणून, ज्या मागील रास्पबेरी पाई मॉडेल्समध्ये हा इंटरफेस नाही त्यांना सुसंगतता यादीतून वगळण्यात आले आहे.

घोषणेनंतर सुरुवातीच्या टप्प्यात, काही विशेषज्ञ वितरकांनी नोंदवले की मर्यादित साठाअधिकृत रास्पबेरी पाई हार्डवेअर रिलीझमध्ये आता हे सामान्य झाले आहे. ज्यांना अल्पावधीत युनिट मिळवायचे आहे त्यांना अधिकृत युरोपियन वितरकांकडून उपलब्धता आणि संभाव्य प्रतीक्षा यादीवर लक्ष ठेवावे लागेल.

हार्डवेअर व्यतिरिक्त, खरेदीमध्ये रास्पबेरी पाई आणि हैलोसाठी तांत्रिक दस्तऐवजीकरण आणि सॉफ्टवेअर संसाधनांचा समावेश आहे, ज्यामध्ये गिटहब उदाहरणे, चरण-दर-चरण मार्गदर्शक आणि एम्बेडेड एआयमध्ये नवीन असलेल्यांसाठी साहित्य समाविष्ट आहे. यामुळे वैयक्तिक वापरकर्ते आणि लहान व्यवसाय दोघांनाही अतिरिक्त विकास साधनांमध्ये गुंतवणूक न करता प्रयोग सुरू करणे सोपे होते.

युरोपियन संदर्भात, जिथे डेटा गोपनीयता आणि ऊर्जा कार्यक्षमता जसजशी अधिकाधिक प्रासंगिक होत जाते तसतसे, AI HAT+ 2 हे अशा तुकड्या म्हणून सादर केले जाते जे संवेदनशील माहिती स्थानिक पातळीवर प्रक्रिया करा रिमोट डेटा सेंटर्सवरील अवलंबित्व कमी करणे, जे प्रशासन, एसएमई आणि अधिक नियंत्रित एआय उपाय शोधणाऱ्या स्वतंत्र विकासकांसाठी आकर्षक असू शकते.

रास्पबेरी पाई एआय हॅट+ २ हे क्लाउड आणि मोठ्या एआय सर्व्हरमधील मध्यवर्ती उपाय म्हणून स्वतःला स्थान देते: ते एकाच डिव्हाइसमध्ये संगणक दृष्टी आणि हलके भाषा मॉडेल एकत्रित करण्याचा एक वाजवी सुलभ मार्ग प्रदान करते, वीज वापर कमी ठेवते आणि गोपनीयतेचा आदर करते, परंतु त्या बदल्यात प्रकल्प डिझाइन करणे आवश्यक असते. शक्ती आणि स्मृतीच्या मर्यादेत कमी वीज वापर आणि कमी किमतीसाठी डिझाइन केलेले हार्डवेअरचे वैशिष्ट्य.

संबंधित लेख:

Xiaomi स्मार्ट कॅमेरा 3 3K: नवीन 3K पाळत ठेवणारा कॅमेरा जो कनेक्टेड घर जिंकण्याचा उद्देश ठेवतो

अल्बर्टो नवारो

मी एक तंत्रज्ञान उत्साही आहे ज्याने त्याच्या "गीक" आवडींना व्यवसायात बदलले आहे. मी माझ्या आयुष्यातील 10 वर्षांहून अधिक काळ अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाचा वापर करून आणि सर्व प्रकारच्या कार्यक्रमांना निव्वळ उत्सुकतेपोटी घालवले आहे. आता मी कॉम्प्युटर टेक्नॉलॉजी आणि व्हिडिओ गेम्समध्ये स्पेशलायझेशन केले आहे. याचे कारण असे की, मी 5 वर्षांहून अधिक काळ तंत्रज्ञान आणि व्हिडिओ गेमवरील विविध वेबसाइट्ससाठी लिहित आहे, प्रत्येकाला समजेल अशा भाषेत तुम्हाला आवश्यक असलेली माहिती देण्यासाठी लेख तयार करत आहे.

तुम्हाला काही प्रश्न असल्यास, माझे ज्ञान विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टीम तसेच मोबाइल फोनसाठी अँड्रॉइडशी संबंधित सर्व गोष्टींपासून आहे. आणि माझी वचनबद्धता तुमच्याशी आहे, मी नेहमी काही मिनिटे घालवण्यास तयार आहे आणि या इंटरनेटच्या जगात तुम्हाला पडणाऱ्या कोणत्याही प्रश्नांचे निराकरण करण्यात मदत करण्यास तयार आहे.