Off-grid LLM over Radio Anleitung
Eine Plattform, die große Sprachmodelle (LLMs) mit Meshtastic-Mesh-Kommunikationsnetzwerken integriert, um netzunabhängige KI-Interaktionen und automatisierte Aufgabenausführung über Funkkommunikation zu ermöglichen.
Mehr anzeigenWie verwendet man Off-grid LLM over Radio
Installieren Sie die Voraussetzungen: Installieren Sie Python 3.8+, die Meshtastic-Python-Bibliothek, das Ollama-LLM-Python-SDK und die PubSub-Bibliothek mit pip install -r requirements.txt
Hardware einrichten: Verbinden Sie Ihr Meshtastic-Funkgerät über USB mit Ihrem Computer oder konfigurieren Sie es für den TCP-Netzwerkzugang
Repository klonen: Klonen Sie das radio-llm-Repository von GitHub (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)
Schnittstelle konfigurieren: Wählen und konfigurieren Sie die geeignete Schnittstelle im Code - entweder Serial (USB), TCP (Netzwerk) oder BLE (Bluetooth) Verbindung zu Ihrem Meshtastic-Gerät
Ollama-Modell einrichten: Installieren Sie Ihr bevorzugtes LLM-Modell in Ollama und aktualisieren Sie den Modellnamen in der Datei model/config.yaml
Plattform ausführen: Führen Sie das Hauptskript aus, um die LLM-Radio-Integrationsplattform zu starten
Mit LLM interagieren: Senden Sie Nachrichten über das Meshtastic-Mesh-Netzwerk, entweder mit normalen Nachrichten oder dem Befehl '/tool your_message', um die Werkzeugfunktionalität zu aktivieren
Optional: Benutzerdefinierte Werkzeuge hinzufügen: Erstellen Sie benutzerdefinierte Werkzeuge, indem Sie sie in model/tool_handler.py definieren, in model/tool_registry.py registrieren und in config.yaml beschreiben
Off-grid LLM over Radio FAQs
Radio-LLM ist eine Plattform, die große Sprachmodelle (LLMs) mit Meshtastic-Mesh-Kommunikationsnetzwerken integriert, sodass Benutzer über Funk mit einem LLM interagieren können, um automatisierte Antworten zu erhalten und Aufgaben wie das Anrufen von Notdiensten oder das Abrufen von Sensordaten auszuführen.
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