M5Stack LLM (large language model) Modul-Kit (AX630C)
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M5Stack LLM (large language model) Modul-Kit (AX630C)
Module LLM Kit ist ein intelligentes modulares Kit, das sich auf Offline-AI-Inferenz und Datenkommunikationsschnittstellenanwendungen konzentriert. Es integriert die Module LLM und Module13.2 LLM Mate Module, um die Anforderungen an Offline-AI-Inferenz und Dateninteraktion in verschiedenen Szenarien zu erfüllen.
Module LLM ist ein integriertes Offline-Modul für die Inferenz großer Sprachmodelle (LLM), das speziell für Endgeräte entwickelt wurde, die eine effiziente und intelligente Interaktion erfordern. Ob für Smart-Home-Anwendungen, Sprachassistenten oder industrielle Steuerungen – Module LLM bietet ein reibungsloses und natürliches KI-Erlebnis, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein, und gewährleistet so Datenschutz, Sicherheit und Stabilität.
Module13.2 LLM Mate Modul bietet eine Vielzahl von Schnittstellenfunktionen zur Erleichterung der Systemintegration und -erweiterung. Es erreicht eine gestapelte Stromversorgung mit dem Module LLM über die M5BUS-Schnittstelle; sein integrierter CH340N USB-Wandlungschip bietet USB-zu-Seriell-Debugging-Funktionalität, während die Type-C-Schnittstelle für die USB-Protokollausgabe verwendet wird. Zusätzlich arbeitet die RJ45-Schnittstelle mit dem an Bord befindlichen Netzwerkwandler zusammen, um auf einen 100-Mbps-Ethernet-Port und einen Kern-Seriellport (unterstützt SBC-Anwendungen) zu erweitern; die FPC-8P-Schnittstelle verbindet sich direkt mit dem Module LLM und gewährleistet eine stabile serielle Kommunikation; außerdem ist ein HT3.96*9P Lötpad für DIY-Erweiterungen reserviert.
Das Modul LLM integriert das StackFlow-Framework zusammen mit den Arduino/UiFlow-Bibliotheken, wodurch Edge-Intelligenz mit nur wenigen Codezeilen implementiert werden kann. Angetrieben vom fortschrittlichen AiXin AX630C SoC-Prozessor und ausgestattet mit einer hocheffizienten NPU, die 3,2 TOPS mit nativer Unterstützung für Transformer-Modelle liefert, bewältigt es mühelos komplexe KI-Aufgaben. Ausgestattet mit 4GB LPDDR4-Speicher (1GB für Benutzeranwendungen und 3GB für Hardwarebeschleunigung reserviert) und 32GB eMMC-Speicher unterstützt es paralleles Laden mehrerer Modelle und verkettete Inferenz, was reibungsloses Multitasking gewährleistet. Mit einem Betriebsstromverbrauch von nur etwa 1,5W ist es deutlich energieeffizienter als ähnliche Produkte und somit ideal für den Langzeitbetrieb.
Modul LLM ist mit mehreren Modellen kompatibel und wird mit dem Qwen2.5-0.5B großen Sprachmodell vorinstalliert geliefert, das integrierte Funktionen wie KWS (Wake Word), ASR (Spracherkennung), LLM (großes Sprachmodell) und TTS (Text-zu-Sprache) bietet. Es unterstützt auch apt-basierte schnelle Updates von Software- und Modellpaketen. Durch die Installation des openai-api-Plugins wird es mit der OpenAI-Standard-API kompatibel und unterstützt Chat, Gesprächsabschluss, Sprache-zu-Text und Text-zu-Sprache unter verschiedenen Anwendungsmodi. Das offizielle apt-Repository bietet reichhaltige Ressourcen großer Modelle – darunter deepseek-r1-distill-qwen-1.5b, InternVL2_5-1B-MPO, Llama-3.2-1B, Qwen2.5-0.5B und Qwen2.5-1.5B – sowie Text-zu-Sprache-Modelle (whisper-tiny, whisper-base, melotts) und visuelle Modelle (wie yolo11 und andere SOTA-Modelle). Das Repository wird kontinuierlich aktualisiert, um die modernsten Modellanwendungen zu unterstützen und den Anforderungen komplexer KI-Aufgaben gerecht zu werden.
Module LLM Kit ist Plug-and-Play und bietet in Kombination mit dem M5-Host ein sofortiges KI-Interaktionserlebnis. Benutzer können es nahtlos in bestehende Smart-Geräte integrieren, ohne umständliche Einrichtung, wodurch intelligente Funktionen schnell aktiviert und die Geräteleistung verbessert werden. Dieses Produkt ist ideal für Offline-Sprachassistenten, Text-zu-Sprache-Umwandlung, Smart-Home-Steuerung, interaktive Roboter und mehr.
Merkmale
- Offline-Inferenz, 3,2 TOPS bei INT8-Präzision
- Integriertes KWS (Wake Word), ASR (Spracherkennung), LLM (Large Language Model), TTS (Text-to-Speech)
- Parallele Mehrmodellverarbeitung
- An Bord 32GB eMMC-Speicher und 4GB LPDDR4-Speicher
- Eingebautes Mikrofon und Lautsprecher
- Serielle Kommunikation
- SD-Karten-Firmware-Upgrade
- Unterstützt ADB-Debugging
- RGB-Status-LED
- Integriertes Ubuntu-System
- Unterstützt OTG-Funktionalität
Enthält
- 1 x Modul LLM
- 1 x Modul LLM Mate
- 2 x FPC-8P-Kabel
Anwendungen
- Offline-Sprachassistenten
- Text-zu-Sprache-Konvertierung
- Smart-Home-Steuerung
- Interaktive Roboter
Technische Daten
| Spezifikation | Parameter |
|---|---|
| Prozessor-SoC | AX630C@Dual Cortex A53 1.2 GHz MAX.12.8 TOPS @INT4, 3.2 TOPS @INT8 |
| Erinnerung | 4GB LPDDR4 (1GB Systemspeicher + 3GB für Hardwarebeschleunigung reserviert) |
| Lagerung | 32 GB eMMC5.1 |
| Kommunikation | Serielle Kommunikation, Standard-Baudrate 115200@8N1 (einstellbar) |
| Mikrofon | MSM421A |
| Audiotreiber | AW8737 |
| Lautsprecher | 8Ω@1W, Größe: 2014 Hohlraumlautsprecher |
| Integrierte Funktionen | KWS (Wake Word), ASR (Spracherkennung), LLM (Large Language Model), TTS (Text-zu-Sprache) |
| RGB-LED | 3x RGB-LED@2020, gesteuert von LP5562 (Statusanzeige) |
| Energieaufnahme | Leerlauf: 5V@0,5W, Volllast: 5V@1,5W |
| Taste | Wird verwendet, um den Firmware-Download-Modus zu starten |
| Upgrade-Schnittstelle | SD-Karte/Typ-C-Anschluss |
| Konvertierungschip | CH340N |
| Ethernet-Schnittstelle | RJ45-Schnittstelle mit integriertem Netzwerkwandler (11FB-05NL SOP-16) |
| Serielle Schnittstellen | FPC-8P Schnittstelle, Type-C Schnittstelle, RJ45 Schnittstelle |
| DIY-Erweiterung | HT3.96*9P Lötpad |
| Betriebstemperatur. | 0-40°C |
| Produktgröße | Modul LLM: 54,0 x 54,0 x 13,0 mm Module13.2 LLM Mate: 54 x 54 x 19.7mm |
| Paketgröße | Modul LLM: 192,0 x 95,0 x 17,0 mm Module13.2 LLM Mate: 192,0 x 95,0 x 21,0mm |
| Produktgewicht | Modul LLM: 17,4g Modul13.2 LLM Mate: 19.2g |
| Paketgewicht | Modul LLM: 32,0g Modul13.2 LLM Mate: 34,8g |
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