Hvad er M5Stack LLM-modulet, og hvordan bruger man det?

Hvad er M5Stack LLM Module?

M5Stack LLM Module er et integreret offline Large Language Model (LLM) inferensmodul designet til endepunkter, der kræver effektiv og intelligent interaktion. Uanset om det er til smarte hjem, stemmeassistenter eller industriel styring, leverer Module LLM en glat og naturlig AI-oplevelse uden at være afhængig af skyen, hvilket sikrer privatliv og stabilitet. Integreret med StackFlow-rammeværket og Arduino/UiFlow-bibliotekerne kan intelligente funktioner nemt implementeres med blot få linjer kode.

Drevet af den avancerede AX630C SoC-processor, integrerer den en 3,2 TOPs højtydende NPU med indbygget understøttelse af Transformer-modeller for nemt at håndtere komplekse AI-opgaver. Udstyret med 4GB LPDDR4-hukommelse (1GB tilgængelig for brugerapplikationer, 3GB dedikeret til hardwareacceleration) og 32GB eMMC-lager, understøtter den parallel indlæsning og sekventiel inferens af flere modeller for glidende multitasking. Hovedchippen er fremstillet med TSMC's 12nm-proces, med et driftseffektforbrug på cirka 1,5W, hvilket gør den meget effektiv og velegnet til langvarig drift.

Den har en integreret mikrofon, højttaler, TF hukommelseskort, USB OTG og RGB statuslys til at understøtte stemmeinteraktion og dataoverførsel til en bred vifte af applikationer. Modulet tilbyder fleksibel udvidelse: det indbyggede SD-kortslot understøtter kolde/varme firmwareopgraderinger, og UART kommunikationsgrænsefladen forenkler tilslutning og fejlfinding, hvilket sikrer kontinuerlig optimering og udvidelse af modullets funktionalitet. USB-porten understøtter master-slave auto-skift, fungerer som en fejlfindingport samt tillader tilslutning af yderligere USB-enheder såsom kameraer. Brugere kan købe LLM fejlfinding kit for at tilføje en 100Mbps Ethernet-port og en kerne-seriel port for at bruge det som en SBC.

M5Stack LLM (stor sprogmodel) modul

Se produkt

Oversigt

Hardware:

Microcontroller: Har typisk en AX630C@Dual Cortex A53 1,2 GHz MCU, som er MAX.12,8 TOPS @INT4 og 3,2 TOPS @INT8.

Hukommelse: 4GB LPDDR4 (1GB systemhukommelse + 3GB dedikeret til hardwareacceleration).

Lagring: 32GB eMMC5.1

Opgraderingsport: SD-kort / Type-C port

Funktioner

Offline inferens, 3,2T@INT8 præcisionsberegningskraft
Integreret KWS (wake word), ASR (talegenkendelse), LLM (stor sprogmodel), TTS (tekst-til-tale generering)
Multi-model parallel behandling
Indbygget 32GB eMMC-lager og 4GB LPDDR4-hukommelse
Indbygget mikrofon og højttaler
Seriel kommunikation
Firmwareopgradering via SD-kort
Understøtter ADB-debugging
RGB-indikatorlys
Indbygget Ubuntu-system
Understøtter OTG-funktionalitet
Kompatibel med Arduino/UIFlow

Brug og udvikling

Hardwareopsætning:

Tilslut LLM-modulet til din M5Stack-core eller en anden kompatibel enhed via Grove-porten.
Sørg for, at du har en antenne tilsluttet for optimal rækkevidde.

Softwareudvikling:

Installer LoRaWAN-biblioteket til ESP32 i Arduino IDE eller brug den passende firmware til MicroPython, hvis det understøttes.
Konfigurer modulet med dine LoRaWAN-netværksindstillinger (f.eks. DevEUI, AppEUI, AppKey).
Skriv kode til at håndtere LoRaWAN-kommunikation, herunder tilslutning til netværket, afsendelse af data og modtagelse af kommandoer.

Integration med IoT-platforme:

Mange LoRaWAN-netværk integreres med IoT-platforme som The Things Network (TTN) eller kommercielle netværksoperatører. Opsæt din enhed til at kommunikere med disse platforme for datastyring og analyse.

Konklusion

M5Stack LLM Modul er multi-model kompatibelt og leveres forudinstalleret med Qwen2.5-0.5B tale-modellen. Det tilbyder KWS (wake word), ASR (automatisk talegenkendelse), LLM (stor sprogmodel), og TTS (tekst-til-tale) funktionalitet, med støtte til selvstændige kald eller automatisk pipeline-overførsel for nem udvikling. Fremtidig støtte inkluderer Qwen2.5-1.5B, Llama3.2-1B og InternVL2-1B modeller, som muliggør hot model opdateringer for at følge med fællesskabets trends og håndtere forskellige komplekse AI-opgaver. Vision-funktioner inkluderer støtte til CLIP, YoloWorld og fremtidige opdateringer for DepthAnything, SegmentAnything og andre avancerede modeller til at forbedre intelligent detektion og analyse.

Plug and play med M5-værter, LLM-modulet giver en brugervenlig AI-interaktionsoplevelse. Brugere kan hurtigt integrere det i eksisterende smarte enheder uden komplekse indstillinger, hvilket muliggør intelligent funktionalitet og øger enhedens intelligens. Dette produkt er velegnet til offline stemmeassistenter, tekst-til-tale konvertering, smart home kontrol, interaktive robotter og mere.

Hvordan bruger man M5Stack LLM-modulet?

I dag vil jeg vise dig, hvordan du bruger M5Stack UIflow til at teste M5Stack LLM (stor sprogmodel) modulet.

Hardware

Hvad er M5Stack LLM-modulet, og hvordan bruger man det?