Wie nutzt man den Raspberry Pi für maschinelles Lernen oder KI-Anwendungen?

Die Verwendung eines Raspberry Pi für maschinelles Lernen (ML) oder KI-Anwendungen ist eine beliebte und kostengünstige Möglichkeit, Edge Computing zu erforschen. So können Sie es tun:

1. Wählen Sie das richtige Raspberry Pi Modell

Für ML-Aufgaben eignen sich am besten leistungsfähigere Modelle wie:

• Raspberry Pi 4 (4GB/8GB RAM)

• Raspberry Pi 5

• Optional: Raspberry Pi mit Coral USB-Beschleuniger oder Google Edge TPU

 2. Installieren Sie das Betriebssystem

Verwenden Sie das neueste Raspberry Pi OS (64-Bit) für bessere Kompatibilität mit ML-Bibliotheken.

 3. Richten Sie Python & Bibliotheken ein

Installieren Sie Python und grundlegende ML-Bibliotheken:

Für Deep Learning:

Auch PyTorch (eingeschränkter ARM-Support) oder ONNX Runtime sind möglich.

 4. Verwenden Sie TensorFlow Lite für Edge-AI

TensorFlow Lite ist für ressourcenarme Geräte optimiert:

• Trainieren Sie Modelle auf PC/Cloud.

• Konvertieren Sie in das .tflite-Format.

• Ausführen auf dem Raspberry Pi mit:

 5. Fügen Sie eine Kamera oder Sensoren hinzu (optional)

Für visuelle KI-Anwendungen:

Verwendung mit OpenCV:

 6. Beispielanwendungen

• Objekterkennung mit TFLite + OpenCV

• Spracherkennung mit speech_recognition + vortrainierten Modellen

• Smart-Home-Automatisierung mit Sensordaten + ML

• Edge-AI mit Google Coral für Echtzeit-Inferenz

 7. Beschleunigung mit Edge TPUs

Verwenden Sie Google Coral USB Accelerator für schnellere Inferenz:

 Profi-Tipps

• Aktivieren Sie Swap-Speicher, um Abstürze bei wenig RAM zu vermeiden.

• Verwenden Sie bevorzugt leichte Modelle wie MobileNet oder TinyYOLO.

• Nutzen Sie Docker-Container für isolierte Umgebungen (optional).