Qu'est-ce que le module LLM M5Stack et comment l'utiliser ?
12 Feb 2025
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Qu'est-ce que le module LLM M5Stack ?
Le Module LLM M5Stack est un module d'inférence Modèle de Langage Large (LLM) intégré hors ligne, conçu pour des points de terminaison nécessitant une interaction efficace et intelligente. Que ce soit pour des maisons intelligentes, des assistants vocaux ou le contrôle industriel, le Module LLM offre une expérience IA fluide et naturelle sans dépendre du cloud, garantissant la confidentialité et la stabilité. Intégré avec le framework StackFlow et les bibliothèques Arduino/UiFlow, des fonctions intelligentes peuvent être facilement mises en œuvre avec seulement quelques lignes de code.
Propulsé par le processeur SoC avancé AX630C, il intègre un NPU haute efficacité de 3,2 TOPs avec prise en charge native des modèles Transformer pour gérer facilement des tâches d'IA complexes. Équipé de 4 Go de mémoire LPDDR4 (1 Go disponible pour les applications utilisateur, 3 Go dédiés à l'accélération matérielle) et de 32 Go de stockage eMMC, il prend en charge le chargement parallèle et l'inférence séquentielle de plusieurs modèles pour un multitâche fluide. La puce principale est fabriquée en utilisant le processus 12 nm de TSMC, avec une consommation d'énergie d'environ 1,5 W, ce qui la rend très efficace et adaptée à un fonctionnement à long terme.
Il dispose d'un microphone intégré, d'un haut-parleur, d'une carte mémoire TF, d'un USB OTG et d'une lumière d'état RGB pour prendre en charge l'interaction vocale et le transfert de données pour un large éventail d'applications. Le module offre une expansion flexible : le slot de carte SD intégré prend en charge les mises à jour de firmware à chaud/froid, et l'interface de communication UART simplifie la connexion et le débogage, garantissant une optimisation et une expansion continues des fonctionnalités du module. Le port USB prend en charge le commutateur automatique maître-esclave, agissant comme un port de débogage tout en permettant la connexion à des appareils USB supplémentaires tels que des caméras. Les utilisateurs peuvent acheter le kit de débogage LLM pour ajouter un port Ethernet de 100 Mbps et un port série de noyau pour l'utiliser comme un SBC.
Aperçu
Matériel:
Microcontrôleur : Présente généralement un AX630C @Dual Cortex A53 1,2 GHz MCU, qui est MAX. 12,8 TOPS @INT4 et 3,2 TOPS @INT8.
Mémoire : 4 Go LPDDR4 (1 Go de mémoire système + 3 Go dédiés à l'accélération matérielle).
Stockage : 32 Go eMMC5.1
Port de mise à niveau : carte SD / port Type-C
Caractéristiques
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Inférence hors ligne, puissance de calcul de précision 3.2T@INT8
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KWS (wake word), ASR (reconnaissance vocale), LLM (grand modèle de langage), TTS (génération de synthèse vocale) intégrés
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Traitement parallèle multimodèle
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Stockage eMMC intégré de 32 Go et mémoire LPDDR4 de 4 Go
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Microphone et haut-parleur intégrés
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Communication série
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Mise à niveau du micrologiciel de la carte SD
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Prend en charge le débogage ADB
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Voyant lumineux RVB
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Système Ubuntu intégré
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Prend en charge la fonctionnalité OTG
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Compatible avec Arduino/UIFlow
Utilisation et Développement
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Configuration matérielle:
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Connectez le module LLM à votre cœur M5Stack ou à un autre appareil compatible via le port Grove.
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Assurez-vous d'avoir une antenne connectée pour une portée optimale.
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Développement de logiciels:
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Installez la bibliothèque LoRaWAN pour ESP32 dans l'IDE Arduino ou utilisez le firmware approprié pour MicroPython si pris en charge.
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Configurez le module avec vos paramètres de réseau LoRaWAN (par exemple, DevEUI, AppEUI, AppKey).
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Écrivez du code pour gérer la communication LoRaWAN, y compris rejoindre le réseau, envoyer des données et recevoir des commandes.
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Intégration avec les plateformes IoT:
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De nombreux réseaux LoRaWAN s'intègrent à des plateformes IoT comme The Things Network (TTN) ou des opérateurs de réseau commerciaux. Configurez votre appareil pour communiquer avec ces plateformes pour la gestion des données et l'analyse.
Conclusion
Le M5Stack LLM Module est compatible avec plusieurs modèles et est pré-installé avec le modèle de parole Qwen2.5-0.5B. Il offre des fonctionnalités KWS (mot de réveil), ASR (reconnaissance automatique de la parole), LLM (modèle de langage large), et TTS (synthèse vocale) avec un support pour des appels autonomes ou un transfert automatique de pipeline pour faciliter le développement. Le support futur inclut les modèles Qwen2.5-1.5B, Llama3.2-1B, et InternVL2-1B, permettant des mises à jour de modèles à chaud pour suivre les tendances de la communauté et répondre à diverses tâches complexes en IA. Les capacités de vision incluent le support pour CLIP, YoloWorld, et des mises à jour futures pour DepthAnything, SegmentAnything, et d'autres modèles avancés pour améliorer la détection et l'analyse intelligentes.
Branchez et utilisez avec des hôtes M5, le module LLM offre une expérience d'interaction AI facile à utiliser. Les utilisateurs peuvent rapidement l'intégrer dans des appareils intelligents existants sans réglages complexes, permettant une fonctionnalité intelligente et améliorant l'intelligence des appareils. Ce produit est adapté pour les assistants vocaux hors ligne, la conversion texte-parole, le contrôle de la maison intelligente, les robots interactifs et plus encore.
Comment utiliser le module LLM M5Stack ?
Aujourd'hui, je vais vous montrer comment utiliser le M5Stack UIflow pour tester le module M5Stack LLM (modèle de langage large).
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