Wie erstelle ich einen KI-Agenten mit Raspberry Pi?

Der Aufbau eines KI-Agenten mit einem Raspberry Pi ist ein lustiges und lohnendes Projekt. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die den allgemeinen Prozess beschreibt, von der Auswahl Ihrer Tools bis zur Bereitstellung eines funktionalen KI-Systems:

Schritt-für-Schritt-Anleitung: KI-Agent mit dem Raspberry Pi bauen

 1. Wähle deinen Raspberry Pi

Für beste Ergebnisse verwende ein leistungsfähigeres Modell:

• Raspberry Pi 4 Model B (4GB oder 8GB RAM) – empfohlen

• Raspberry Pi 5 – noch bessere Leistung, falls verfügbar

 2. Richte deinen Raspberry Pi ein

1. Installiere Raspberry Pi OS mit dem Raspberry Pi Imager

2. Aktualisiere die Pakete:

   bash

    

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y

 3. Installiere Python und benötigte Pakete

Python ist in der Regel vorinstalliert. Weitere nützliche Pakete:

Für eine leichtere Variante kannst du TensorFlow Lite oder ONNX Runtime auf dem Pi verwenden.

 4. Wähle die Art des KI-Agenten

Entscheide, welche Art von KI du bauen möchtest:

 5. Beispiel: Sprachassistent erstellen

Installiere Mycroft AI (Open-Source Sprachassistent)

Nach der Installation:

Passe es an:

• Eigene „Skills“ (Funktionen) hinzufügen

• Aktivierungswort-Erkennung integrieren

• GPT-basierte Modelle nutzen (z. B. remote oder lokal via llama.cpp)

 6. Beispiel: Computer-Vision-Agent

Installiere OpenCV

Vortrainiertes Modell laden (z. B. MobileNet zur Objekterkennung)

Kamera verwenden

• Pi Kamera oder USB-Webcam anschließen

• Bilder mit OpenCV erfassen und verarbeiten

 7. Edge-AI mit TensorFlow Lite

Ein .tflite-Modell herunterladen und verwenden:

 8. Optional: Web-Oberfläche hinzufügen

Verwende Flask, um eine einfache Weboberfläche zu erstellen:

 9. Geräte steuern oder Daten senden

• GPIO verwenden, um LEDs, Motoren oder Relais zu steuern

• Daten an einen Server oder ein Dashboard senden (z. B. via MQTT, HTTP, Firebase)

 10. Testen und Optimieren

• Modelle für bessere Leistung optimieren (Quantisierung, Pruning)

• Fehlerbehandlung und Logging hinzufügen

• Gerät absichern (Firewall, Passwortschutz)

 Bonus: Leichtgewichtiger LLM auf dem Pi

Du kannst llama.cpp oder TinyLLM verwenden, um einfache Chatbots mit kleinen (z. B. 3B quantisierten) Sprachmodellen lokal auszuführen.

 Abschließende Tipps

• Verwende Kühlkörper oder Lüfter bei Pi 4/5 für hohe Rechenlast

• USB-SSD für schnelleren Zugriff

• Bei Bedarf schwere Rechenaufgaben an die Cloud auslagern (z. B. OpenAI API)