Módulo Llm (modelo De Linguagem Grande) (ax630c) Edge Air

Descrição

O Module LLM é um módulo de inferência off-line integrado de Large Language Model (LLM) projetado para dispositivos terminais que exigem interação eficiente e inteligente. Seja para casas inteligentes, assistentes de voz ou controle industrial, o Module LLM oferece uma experiência de IA suave e natural sem depender da nuvem, garantindo privacidade e estabilidade. Integrados à estrutura StackFlow e às bibliotecas /UiFlow, os recursos inteligentes podem ser facilmente implementados com apenas algumas linhas de código.
Alimentado pelo avançado processador SoC AX630C, ele integra um NPU de alta eficiência de 3,2 ToPS com suporte nativo para modelos Transformer, lidando com tarefas complexas de IA com. Equipado com memória LPDDR4 de 4 GB e armazenamento eMMC de 32 GB, ele suporta carregamento paralelo e inferência sequencial de vários modelos, garantindo multitarefa suave.
Possui microfone embutido, alto-falante, cartão de armazenamento TF, USB OTG e luz de status RGB, atendendo às diversas necessidades de aplicativos com suporte para interação de voz e transferência de dados.
O módulo oferece expansão flexível: o slot de cartão SD integrado suporta atualizações de firmware frio/quente e a interface de comunicação UART simplifica a conexão e a depuração, garantindo otimização e expansão contínuas da funcionalidade do módulo. A porta USB
suporta comutação automática master-slave, servindo como porta de depuração e permitindo a conexão a dispositivos USB adicionais, como câmeras. Conecte e com hosts M5, o Módulo LLM oferece uma experiência de interação de IA fácil de usar. Os usuários podem integre-o rapidamente aos dispositivos inteligentes existentes sem configurações complexas, permitindo a funcionalidade inteligente e melhorando a inteligência do dispositivo.
Este produto é adequado para assistentes de voz off-line, conversão de texto em fala, controle doméstico inteligente, robôs interativos e muito mais.

Cor: preto
Material: PCB+plástico Devido aos diferentes lotes, pode haver diferenças no produto