Usando modelos de lenguaje natural locales (LLM) y Inteligencia Artificial (AI) con Raspberry Pi
Aprenda cómo utilizar los modelos de lenguaje natural (LLM) y la inteligencia artificial (AI) locales en su Raspberry Pi para realizar tareas de procesamiento de lenguaje, reconocimiento de habla, detección de sentimientos y más. Sigue estos sencillos pasos para integrar modelos AI y LLM en tu proyecto de Raspberry Pi.
Instalación de Python y dependencias
Paso 1: Comience instalando Python en su Raspberry Pi. Utilice la siguiente línea para actualizar y después instalar Python3.
“`bash
sudo apt-get update -y && sudo apt-get install python3 python3-pip
“`
Paso 2: Instale las bibliotecas necesarias. Utilice el comando siguiente para instalar todas las dependencias recomendadas.
“`bash
sudo pip3 install numpy scipy tensorflow torch keras transformers nltk
“`
Obtener un modelo de lenguaje natural local
Paso 1: Descargue un modelo preentrenado desde el repositorio Hugging Face. Utilice la siguiente línea para descargar un modelo como el BERT-base-cased
“`bash
wget https://huggingface.co/bert-base-cased/resolve/main/pytorch_model.bin
“`
Carga del modelo en Python
Paso 1: Cargue el modelo usando la biblioteca Torch y la clase `TorchScriptModel`.
“`python
import torch
from transformers import TorchScriptModel, AutoTokenizer
model = TorchScriptModel.from_pretrained(‘bert-base-cased’, checkpoint=’pytorch_model.bin’)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-cased’)
“`
Procesamiento de texto y predicción
Paso 1: Procese el texto usando la función `encode_plus`.
“`python
inputs = tokenizer.encode_plus(“Ejemplo de texto”, add_special_tokens=True, return_tensors=’pt’)
“`
Paso 2: Utilice el modelo para realizar predicciones y obtenga las probabilidades de cada clase.
“`python
outputs = model(**inputs)[‘logits’]
“`
Resumen
En este artículo, aprendió cómo integrar modelos de lenguaje natural (LLM) y inteligencia artificial (AI) locales en su Raspberry Pi. Comenzó con la instalación de Python y las dependencias necesarias, luego descargó un modelo preentrenado, lo cargó en su proyecto y finalmente procesó textos y obtuvo predicciones. Ahora puede realizar tareas de procesamiento de lenguaje, reconocimiento de habla, detección de sentimientos y más con su Raspberry Pi.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un modelo preentrenado?
Un modelo preentrenado es una red neuronal entrenada para procesar texto en inglés.
¿Cómo puedo utilizar el modelo en otros idiomas?
Puede utilizar otro modelo preentrenado para un idioma diferente. Por ejemplo, puede utilizar un modelo como distilbert-base-cased-spanish-cased para español.
¿Cómo puedo optimizar mi modelo para Raspberry Pi?
Puede reducir la memoria utilizada por el modelo mediante la compilación en TorchScript, lo que permite ejecutarlo más rápidamente en su Raspberry Pi.
