Off-grid LLM over Radio 사용법
대형 언어 모델(LLM)과 Meshtastic 메시 통신 네트워크를 통합하여 오프 그리드 AI 상호작용 및 라디오 통신을 통한 자동화된 작업 실행을 가능하게 하는 플랫폼입니다.
더 보기Off-grid LLM over Radio 사용 방법
필수 구성 요소 설치: Python 3.8+, Meshtastic Python 라이브러리, Ollama LLM Python SDK 및 PubSub 라이브러리를 pip install -r requirements.txt를 사용하여 설치합니다.
하드웨어 설정: Meshtastic 라디오 장치를 USB를 통해 컴퓨터에 연결하거나 TCP 네트워크 액세스를 위해 구성합니다.
저장소 복제: GitHub에서 radio-llm 저장소를 복제합니다 (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)
인터페이스 구성: 코드에서 적절한 인터페이스를 선택하고 구성합니다 - Meshtastic 장치에 대한 Serial (USB), TCP (네트워크) 또는 BLE (Bluetooth) 연결 중 하나입니다.
Ollama 모델 설정: Ollama에 선호하는 LLM 모델을 설치하고 model/config.yaml 파일에서 모델 이름을 업데이트합니다.
플랫폼 실행: LLM-라디오 통합 플랫폼을 시작하기 위해 메인 스크립트를 실행합니다.
LLM과 상호작용: 정상 메시지 또는 '/tool your_message' 명령을 사용하여 도구 기능을 활성화하면서 Meshtastic 메시 네트워크를 통해 메시지를 전송합니다.
선택 사항: 맞춤형 도구 추가: model/tool_handler.py에 정의하고 model/tool_registry.py에 등록하며 config.yaml에 설명하여 맞춤형 도구를 생성합니다.
Off-grid LLM over Radio 자주 묻는 질문
Radio-LLM은 대형 언어 모델(LLM)을 Meshtastic 메시 통신 네트워크와 통합하는 플랫폼으로, 사용자가 라디오를 통해 LLM과 상호작용하여 자동 응답을 받고 긴급 서비스 호출이나 센서 정보 검색과 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다.
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