Off-grid LLM over Radio 使い方

オフグリッドAIインタラクションとラジオ通信を通じた自動タスク実行を可能にするために、大規模言語モデル(LLM)とMeshtasticメッシュ通信ネットワークを統合するプラットフォームです
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Off-grid LLM over Radioの使い方

前提条件のインストール: Python 3.8+、Meshtastic Pythonライブラリ、Ollama LLM Python SDK、PubSubライブラリをpip install -r requirements.txtを使用してインストールします
ハードウェアの設定: MeshtasticラジオデバイスをUSB経由でコンピュータに接続するか、TCPネットワークアクセスのために設定します
リポジトリのクローン: GitHubからradio-llmリポジトリをクローンします (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)
インターフェースの設定: コード内で適切なインターフェースを選択して設定します - Meshtasticデバイスへのシリアル(USB)、TCP(ネットワーク)、またはBLE(Bluetooth)接続のいずれか
Ollamaモデルの設定: Ollamaに好みのLLMモデルをインストールし、model/config.yamlファイル内のモデル名を更新します
プラットフォームの実行: メインスクリプトを実行してLLM-ラジオ統合プラットフォームを開始します
LLMとの対話: 通常のメッセージまたは'/tool your_message'コマンドを使用してMeshtasticメッシュネットワークを介してメッセージを送信し、ツール機能を有効にします
オプション: カスタムツールの追加: model/tool_handler.pyに定義し、model/tool_registry.pyに登録し、config.yamlに記述することでカスタムツールを作成します

Off-grid LLM over Radioのよくある質問

Radio-LLMは、大規模言語モデル(LLM)とMeshtasticメッシュ通信ネットワークを統合したプラットフォームで、ユーザーがラジオを介してLLMと対話し、自動応答を得たり、緊急サービスに電話をかけたり、センサー情報を取得するなどのタスクを実行できるようにします。

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