- Raspberry Pi AI HAT+ 2 ਵਿੱਚ 40 TOPS ਤੱਕ ਅਤੇ 8 GB ਸਮਰਪਿਤ RAM ਦੇ ਨਾਲ Hailo-10H NPU ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਹਲਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ Raspberry Pi 5 ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕੈਮਰਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਖੇਪ LLM ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
- ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਲਗਭਗ $130 ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ IoT, ਉਦਯੋਗ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦਾ ਆਗਮਨ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਏਆਈ ਹੈਟ+ 2 ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 5 ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਹ ਐਕਸਪੈਂਸ਼ਨ ਬੋਰਡ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਨਿਊਰਲ ਐਕਸਲੇਟਰ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮੁੱਖ CPU ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਚਲੀ ਜਾਵੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਾਕਾਂਖੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਲਗਭਗ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਨਾਲ $130 (ਸਪੇਨ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਅੰਤਿਮ ਕੀਮਤ ਟੈਕਸਾਂ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਤਰਕ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਵੇਗੀ।) AI HAT+ 2 ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਡ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਕਿਫਾਇਤੀ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਸਰਵਰਾਂ ਜਾਂ ਸਮਰਪਿਤ GPUs ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਲਾਗਤ, ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਈਓਟੀ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ.
Raspberry Pi AI HAT+ 2 ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਏਆਈ ਹੈਟ+ 2 ਇੱਕ ਹੈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਪਲੇਟ Raspberry Pi 5 ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਮਦਰਬੋਰਡ ਦੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ PCI ਐਕਸਪ੍ਰੈਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਊਂਟਿੰਗ ਲਈ GPIO ਕਨੈਕਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ 2024 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਹਿਲੇ AI HAT+ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਉੱਤਰਾਧਿਕਾਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। Hailo‑8L (13 TOPS) ਅਤੇ Hailo‑8 (26 TOPS) ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੀ।
ਇਸ ਦੂਜੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ, ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਇੱਕ 'ਤੇ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਹੈਲੋ-10H ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਦੇ ਨਾਲ 8 GB LPDDR4X ਮੈਮੋਰੀ ਕਾਰਡ 'ਤੇ ਹੀ ਸਮਰਪਿਤ। ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਵਰਕਲੋਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਤੱਥ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ DRAM ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ Raspberry Pi 5 ਦੀ ਮੁੱਖ ਮੈਮੋਰੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਖਪਤ ਹੁੰਦੀ। ਮਦਰਬੋਰਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਾਜਿਕ, ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ, ਜਾਂ ਸਟੋਰੇਜ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ NPU ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੇ ਹਨ।
ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਪਹਿਲੇ AI HAT+ ਤੋਂ ਇਸ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਲਗਭਗ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Hailo-8 ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੈਮਰਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮੁੜ-ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ।
ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ: Hailo-10H NPU ਨਾਲ 40 TOPS ਤੱਕ
AI HAT+ 2 ਦਾ ਦਿਲ ਹੈ ਹੈਲੋ-10ਐੱਚਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਜੋ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਅਤੇ ਹੈਲੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ 40 ਸਿਖਰ (ਟੈਰਾਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ), ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜੇ INT4 ਅਤੇ INT8, ਬਹੁਤ ਆਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਪ ਲਗਭਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ 3W ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤਇਹ ਇਸਨੂੰ ਕੂਲਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਜਾਂ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਬਿੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਖੇਪ ਘੇਰਿਆਂ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ 24/7 ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਪਾਬੰਦੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁੱਲ ਉਪਜ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ Raspberry Pi 5 ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ CPU ਅਤੇ GPU ਨੂੰ ਕੁਝ ਉੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੱਕ ਧੱਕਣ 'ਤੇ ਉੱਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਛਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਇਹ ਇਸ ਤੋਂ ਜਾਂਦੀ ਹੈ Hailo‑8L/Hailo‑8 ਦੇ ਨਾਲ 13/26 TOPS ਇਹ Hailo-10H ਨਾਲ 40 TOPS ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ, 8 GB ਸਮਰਪਿਤ ਔਨਬੋਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਜੋੜੀ ਗਈ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ AI HAT+ ਨੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ; ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦੇ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਵਰਤੋਂ.
ਫਿਰ ਵੀ, ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਖੁਦ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ, ਕੁਝ ਵਿਜ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਹੈਲੋ-10H ਦਾ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ 26 TOPS ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈਲੋ-8 ਦਾ, ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅੰਤਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ। ਮੁੱਖ ਸੁਧਾਰ, ਕੱਚੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਸ਼ਕਤੀ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਉਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਇਹ LLM ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਹੀਟਸਿੰਕ NPU ਲਈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਸੀਮਤ ਹੈ, ਪਰ ਆਮ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇਸਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਤੀਬਰ AI ਕਾਰਜ ਚਲਾਉਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਚਿੱਪ ਨੂੰ ਤਾਪਮਾਨ ਕਾਰਨ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸਮਰਥਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ LLM ਵਰਤੋਂ
AI HAT+ 2 ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਓ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 5 'ਤੇ, ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ। ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੌਰਾਨ, ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਅਤੇ ਹੈਲੋ ਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ 1.000 ਅਤੇ 1.500 ਮਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ।
ਲਾਂਚ ਸਮੇਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਨੁਕੂਲ LLMs ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਡੀਪਸੀਕ-ਆਰ1-ਡਿਸਟਿਲ, ਲਾਮਾ 3.2, ਕਿਊਵੇਨ2, ਕਿਊਵੇਨ2.5-ਇੰਸਟ੍ਰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਿਊਵੇਨ2.5-ਕੋਡਰਇਹ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸੰਖੇਪ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਮੁੱਢਲੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਟੈਕਸਟ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ, ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਸਧਾਰਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਰਣਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ AI HAT+ 2 ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ Raspberry Pi 5 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਿਸਟਮ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ Hailo-10H ਕੋਪ੍ਰੋਸੈਸਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੱਲ ਮਾਸ-ਮਾਰਕੀਟ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ ਮੈਟਾ 'ਤੇ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਕਲੌਡ, ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਐਲਐਲਐਮਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਸੈਂਕੜੇ ਅਰਬਾਂ ਜਾਂ ਖਰਬਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆ ਸਿਰਫ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ।
ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਖੁਦ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈਇਸ ਪਾਬੰਦੀ ਦੀ ਭਰਪਾਈ ਲਈ, ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ LoRA (ਘੱਟ-ਦਰਜੇ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ)ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਾਰ ਦੇ ਉੱਪਰ ਹਲਕੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਮੈਮੋਰੀ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ 16GB Raspberry Pi 5 ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ
ਦਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ 8 GB ਸਮਰਪਿਤ LPDDR4X RAM ਇਹ AI HAT+ 2 ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੱਧਮ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ LLM, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ 10 ਜੀਬੀ ਮੈਮੋਰੀਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਹਾਇਕ ਉਪਕਰਣ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਸਖ਼ਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 5 16 ਜੀ.ਬੀ. HAT ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ, ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੇ ਮਦਰਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ RAM ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਉਸ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ। ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ CPU ਅਤੇ GPU ਸਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਵਧਦਾ ਹੈ।
AI HAT+ 2 ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਵੱਖਰੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂHailo-10H NPU ਨੂੰ AI ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਿਓ ਅਤੇ Raspberry Pi 5 ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰਨ ਦਿਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਡੈਸਕਟੌਪ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਪਰਤ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਸਥਾਨਕ ਸਹਾਇਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਰਲ ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਚੈਟਿੰਗ ਕਰਨ, ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ, AI HAT+ 2 ਦਾ ਪਾਵਰ, ਖਪਤ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਫ਼ੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ, ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਰਹੇਗੀ।
ਵਿਚਾਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੁਕਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਹਾਲਾਂਕਿ HAT ਦਾ 8 GB ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 5 ਦਾ 16 ਜੀ.ਬੀ. ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁੱਲ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਐਡ-ਇਨ ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ RAM-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸੰਰਚਨਾ ਤਰਜੀਹੀ ਰਹੇਗੀ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਮਾਡਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ
AI HAT+ 2 ਉਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੱਡਦਾ ਜਿਸਨੇ ਪਹਿਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਬਣਾਇਆ ਸੀ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂHailo-10H ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ, ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, Hailo-8 ਦੁਆਰਾ 26 TOPS 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵਾਂ ਬੋਰਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਚਲਾਓਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਮਾਰਟ ਕੈਮਰੇ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ।
ਖਾਸ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਯੋਲੋ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਲਈ, ਰਿਫਰੈਸ਼ ਦਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 30 ਫਰੇਮ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ NPU ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੇਗਾ ਜਦੋਂ ਕਿ Raspberry Pi 5 ਸਟੋਰੇਜ, ਨੈੱਟਵਰਕ, ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਸਪਲੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੇਗਾ।
ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 'ਤੇ ਏਆਈ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਅਤੇ ਹੈਲੋ ਦੋਵਾਂ ਲਈ, ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ (ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਭਾਸ਼ਾ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ) ਦਾ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਇੱਕ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਕੈਮਰਾ ਸਟੈਕ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਕੈਮਰਾ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। AI HAT+ 2 ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਪੇਨ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ: ਉਦਯੋਗ, IoT ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਘੱਟ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ, ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸਥਾਨਕ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਹ ਸਪੇਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਯੂਰਪੀ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡਿਜੀਟਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਥਿਰ ਕਲਾਉਡ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਖ਼ਤ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਹੱਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹਨ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਜਾਂ ਇਮਾਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਾ ਅਜਿਹੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗੇ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁੱਲ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਘਰ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ IoTAI HAT+ 2, Raspberry Pi 5 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸਥਾਨਕ ਸਹਾਇਕਾਂ, ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੈਮਰੇ, ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਔਜ਼ਾਰ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਕਾਸ ਕਿੱਟ ਯੂਰਪੀਅਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਲਈ ਜੋ ਹੈਲੋ-10H ਚਿੱਪ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਸਟਮ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਪੇਨ ਵਿੱਚ ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੇਂਦਰ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਕੈਡਮੀਆਂ AI HAT+ 2 ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਭਿਆਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਮਬੈਡਡ ਏਆਈ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਹੋਰ ਮਹਿੰਗੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਸਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ।
ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ
ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਏਆਈ ਹੈਟ+ 2 ਕਈ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਈਚਾਰਾ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Raspberry Pi 5 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਰਪਿਤ GPUs ਵਾਲੇ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜਾਂ ਐਡਵਾਂਸਡ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਉਹ ਭਰਮਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਡ AI ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਯੋਗਿਕ ਪੀਸੀ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ eGPUs ਜਾਂ NPUs ਵਾਲੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬੋਰਡ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਫਾਰਮ ਫੈਕਟਰ, ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਖਪਤ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਮੁੱਚੀ ਲਾਗਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੀਮਾ ਦੇ ਨਾਲ।
ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਹਿਲੀ AI HAT+ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤਬਦੀਲੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਜਾਪਦੀ ਹੈ: ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਚੱਲ ਰਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਕੁਝ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਧੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜੋ ਸਿਰਫ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਮੈਮੋਰੀ ਮਾਰਜਿਨ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 5 16 ਜੀ.ਬੀ. HAT ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ CPU ਅਤੇ GPU ਸਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਗੇ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕੁਝ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਐਕਸੈਸਰੀ ਇੱਕ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਬਣਾ ਰਹੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ: Raspberry Pi 5 ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਜੋ ਕੁਝ ਖਾਸ AI ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਰਵਰਾਂ ਜਾਂ ਸਮਰਪਿਤ GPUs ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ, ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ ਘੱਟ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ, ਨਿੱਜਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਰੋਕਥਾਮ.
ਹੈਲੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਏਕੀਕਰਨ, ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, Raspberry Pi ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। AI HAT+ 2 ਇਸ ਰਾਹੀਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ PCIe ਇੰਟਰਫੇਸ Raspberry Pi 5 ਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣੂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ GitHub ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜ਼ੋਨ 'ਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਮਾਡਲ, ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ, ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਲਾਂਚ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਏ ਹਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਵੱਡੇ ਰੂਪਾਂ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ LoRa ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੇ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਕਸਰ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਅਨੁਭਵ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਪੱਧਰਕੁਝ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲਸ, ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨ ਵਧਦੀ ਹੋਈ ਪਾਲਿਸ਼ਡ ਏਕੀਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਸਪੇਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਯੂਰਪੀਅਨ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਡ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਪੇਨ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ, ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲੂ
Raspberry Pi AI HAT+ 2 ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਕੀਮਤ ਨਾਲ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ $130ਸਪੇਨ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ, ਅੰਤਿਮ ਰਕਮ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਵਟਾਂਦਰਾ ਦਰ, ਟੈਕਸ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਤਰਕ ਦੀ ਨੀਤੀਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਟੋਰਾਂ ਅਤੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ ਹੋਣਗੇ।
ਮਦਰਬੋਰਡ ਪੂਰੀ ਲਾਈਨ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ 51GB RAM ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 16GB ਵਾਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਤੱਕ, ਅਨੁਕੂਲ Raspberry Pi ਨੂੰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ HAT ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਊਂਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਪੇਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ GPIO ਹੈਡਰ ਅਤੇ PCIe ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਪਿਛਲੇ Raspberry Pi ਮਾਡਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਐਲਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਮਾਹਰ ਵਿਤਰਕਾਂ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਸੀਮਤ ਸਟਾਕਇਹ ਹੁਣ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਯੂਰਪੀਅਨ ਵਿਤਰਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਡੀਕ ਸੂਚੀਆਂ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖਰੀਦ ਵਿੱਚ Raspberry Pi ਅਤੇ Hailo ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GitHub ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡਾਂ, ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ AI ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਵਿਕਾਸ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਯੂਰਪੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, AI HAT+ 2 ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ ਰਿਮੋਟ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾਉਣਾ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ, SMEs ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
Raspberry Pi AI HAT+ 2 ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਵੱਡੇ AI ਸਰਵਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਵਾਈਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦਾ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਘੱਟ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ।
ਮੈਂ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਹਾਂ ਜਿਸਨੇ ਆਪਣੀਆਂ "ਗੀਕ" ਰੁਚੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਲ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧ ਉਤਸੁਕਤਾ ਨਾਲ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਟਿੰਕਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਏ ਹਨ। ਹੁਣ ਮੈਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ 5 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨਾਂ ਲਈ ਐਂਡਰਾਇਡ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀ ਹੈ, ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਬਿਤਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ।