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【有奖征文】基于哪吒平台下大语言赋能边缘设备

openlab_96bf3613 更新于 1月前

1、项目背景

目前我们通过借助OpenVINO 平台可以在Intel平台上快速实现各种AI 能力，如目标检测、文生图、语音识别、语音生成、LLM等多种AI能力。但对于移动端或者边缘计算设备（树莓派、低成本MCU）支持不是特别的好，虽然在Android、树莓派等边缘计算设备或者移动设备上已经具备了TF Lite或者其他的小型AI推理框架，但对于推理设备还是有一定的要求，且部署需要一定的学习能力。所以项目构思成一个通过服务能力达到开箱即用、使用简单特性，加上边缘设备的网络能力结合，通过Intel平台上赋能边缘设备。

目前我们可以参考之前国外比较火的设备rabbit R1（https://www.rabbit.tech/），可以在很小的便携设备上进行大模型交互,这种感觉不要太棒了。我们来简单分析一下，如果设备通过本地进行推理，那么需要比较强大的计算平台，同时功耗和温升也不会带来较差的体验，所以设备可能是通过与云端进行交互，然后本地处理结果。这种方式复合项目构思，我们通过服务端部署本地大语言模型，然后提供API供边缘设备调用。

2、项目选型

2.1、推理平台

目前OpenVINO xxxx对于大语言模型支持相对比较好，原则上核显推理一些比较基本的模型均能够带动，但还是建议采用Intel Core i5 8代 + 内存8G 以上的硬件架构，虽然远古硬件能带动和体验不可兼得。本项目采用哪吒平台。哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小（85 x 56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心，采用英特尔®处理器 N97（Alder Lake-N），结合了高性能和低功耗的特性。它支持四核 SoC，时钟频率高达 3.60GHz，TDP 仅为 12W。其内置 GPU 用于高分辨率显示。哪吒保持了 85mm x 56mm 信用卡大小的外形尺寸，与树莓派相同，包括高达 8GB 的 LPDDR5 系统内存、高达 64GB 的 eMMC 存储、板载 TPM 2.0、40 针 GPIO 连接器，并支持 Windows 和 Linux 操作系统。这些功能与无风扇冷却器相结合，为各种应用构建了高效的解决方案，适用于教育、物联网**、数字标牌和机器人等应用。
内置 Intel® UHD Graphics Gen12，最多 24 个执行单元，这也是一个强大的 AI 引擎，可用于 AI 推理。它是基于 Xe 架构的新一代 GPU。支持包括 INT8 在内的主要数据类型。通过HDMI 1.4b端口，它支持30Hz的4K UHD（3840×2160）以实现高分辨率显示。
40引脚HAT GPIO可配置为PWM、UART、I2C、I2S、SPI和ADC。它为开发人员提供了构建解决方案的自由。

（https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/developer/topic-technology/edge-5g/hardware/nezha-dev-kit.html）

2.2、边缘计算平台

边缘计算平台我们可以用多种选型，我们想随时随地使用可以通过Android或者iPhone做平台。想在家里使用或者车机上做一个私人助理，可以通过树莓派、香橙派这种微型的设备做上层系统。当然如果想节约成本可以使用STM32、ESP32等嵌入式MCU做上位机，然后通过触控屏做屏幕即可，成本约150.本项目采用ESP32（https://www.espressif.com.cn/zh-hans）.

ESP32-S3 是一款集成 2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth 5 (LE) 的 MCU 芯片，支持远距离模式 (Long Range)。ESP32-S3 搭载 Xtensa® 32 位 LX7 双核处理器，主频高达 240 MHz，内置 512 KB SRAM (TCM)，具有 45 个可编程 GPIO 管脚和丰富的通信接口。ESP32-S3 支持更大容量的高速 Octal SPI flash 和片外 RAM，支持用户配置数据缓存与指令缓存。

2.3、前端界面框架

由于前面采用ESP32-S3做MCU，这里使用LVGL（https://lvgl.io/）做界面框架，当然这一套也适合树莓派这些设备。如果采用iOS或者Android设备，采用标准的开发流程或者跨平台开发技术即可。
LVGL 是最流行的免费开源嵌入式图形库，可用于为任何 MCU、MPU 和显示器类型创建漂亮的 UI。从消费电子产品到工业自动化，任何应用程序都可以利用 LVGL 的 30 多个内置小部件、100 多个样式属性、受 Web 启发的布局和支持多种语言的排版系统。

3、细节实现

服务端搭建我们可以采用官方的LLMChatbot例子进行改造，我们只需要提前下载好pycharm或者VSCode等这些Python开发IDE，然后设置好虚拟Python环境即可。
官方可用例子列表: https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/latest/notebooks/llm-chatbot
https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebook***lob/latest/notebooks/llm-question-answering
本文为了通用性采用了https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebook***lob/latest/notebooks/llm-chatbot/llm-chatbot.ipynb。同时采用了一个脚小的语言模型做文章参考，如果本身电脑比较强大，可以替换模型即可。

3.1、依赖安装

%pip install -Uq pip
 
%pip uninstall -q -y optimum optimum-intel
 
%pip install --pre -Uq "openvino>=2024.2.0" openvino-tokenizers[transformers] --extra-index-url https://storage.openvinotoolkit.org/simple/wheels/nightly
 
%pip install -q --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu\
 
"git+https://github.com/eaidova/optimum-intel.git@transformers_4.43"\
 
"git+https://github.com/openvinotoolkit/nncf.git"\
 
"torch>=2.1"\
 
"datasets" \
 
"accelerate"\
 
"gradio>=4.19"\
 
"onnx" "einops" "transformers_stream_generator" "tiktoken" "transformers>=4.40" "bitsandbytes"
 
%pip install -q "transformers>=4.43" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

通常第一步为下载依赖环境，下面是例子钟的依赖列表，建议执行该步骤时，电脑预留5G空间（如果不缓存的话可以少一点），安装后大约占用存储2G左右。

3.2、下载模型

建议下载一个比较小的模型:TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0.该模型同样最好预留5G的空间，实际模型转换为OpenVINO.XML大小大约600MB，电脑大约8G 左右，然后CPU 或者 GPU推理都可以带动。需要改动的地方为：

model_id = widgets.Dropdown(
 
    option***odel_ids,
 
    value=model_ids[1],
 
    description="Model:",
 
    disabled=False,
 
)

所有模型配置可以看：https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebook***lob/latest/utils/llm_config.py SUPPORTED_LLM_MODELS 就是所有支持的模型，建议是下载TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0，当然如果你具备好的CPU+GPU，可以下载比较好的模型进行测试。

3.3、编写websocket服务端

当前面的步骤完成之后，理论上我们的LLM模型已经可以通过OpenVINO™进行推理了，所以接下来需要创建一个Websocket的服务器。

import websockets
 
async def handler(websocket, path):
 
    # 当有新客户端连接时，将其加入连接**
 
    chats.add(websocket)
 
    print("new socjer")
 
    try:
 
        async for message in websocket:
 
            # 收到消息后，向所有客户端广播消息]
 
            psss
 
    except Exception as e:
 
        # 捕获异常并打印异常信息
 
        print("websocket an exception:", e)
 
    finally:
 
        # 当客户端断开连接时，将其从连接**中移除
 
        chats.remove(websocket)
 
start_server = websockets.serve(handler,"当前主机IP", 18765)
 
server = await start_server

3.4、MCU客户端编写

所有步骤完成之后，我们在MCU上编写连接WiFi的代码，然后通过MCU连到该websocket，以下是参考代码。

#include "esp_websocket_client.h"
 
esp_websocket_client_config_t websocket_cfg = {};
 
websocket_cfg.uri = "ws://电脑ip:18765";
 
esp_websocket_client_handle_t websocket_client = esp_websocket_client_init(&websocket_cfg);
 
esp_websocket_register_events(websocket_client, WEBSOCKET_EVENT_ANY, websocket_event_handler, (void *)websocket_client);
esp_websocket_client_start(websocket_client);
 
static void websocket_event_handler(void *handler_args, esp_event_base_t base, int32_t event_id, void *event_data)
 
{
 
    esp_websocket_event_data_t *data = (esp_websocket_event_data_t *)event_data;
 
    switch (event_id) {
 
    case WEBSOCKET_EVENT_CONNECTED:
 
        ESP_LOGI(TAG, "WEBSOCKET_EVENT_CONNECTED");
 
        break;
 
    case WEBSOCKET_EVENT_DISCONNECTED:
 
        ESP_LOGI(TAG, "WEBSOCKET_EVENT_DISCONNECTED");
 
        break;
 
    case WEBSOCKET_EVENT_DATA:
 
        ESP_LOGI(TAG, "WEBSOCKET_EVENT_DATA");
 
        break;
 
    case WEBSOCKET_EVENT_ERROR:
 
        ESP_LOGI(TAG, "WEBSOCKET_EVENT_ERROR");
 
        break;
 
    }
 
}

然后给lvgl的button绑定点击事件，当点击之后，我们就通过websocket发送给llmchatbot即可。

4、总结

到这里我们给边缘设备赋能的事情基本结束了，但是不太够，我想在任何地方地点怎么做。通常有两种做法，第一种花钱方案，就是架设专门的服务器做数据转发，第二种使用免费的服务做数据转发。但不论那种方式都需要遵守国内法规。
结合文章，大家可以在本地部署自己大语言模型，当然如果自己的硬件足够强大，那么则可以部署更加好的模型，或者加入本地知识库，变成自己的私人助理。

5、展示

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