在 $10 板子上运行 TinyLlama 与 PicoLM – 完整教程
在 $10 价位的板子上运行 TinyLlama 与 PicoLM – 完整教程
嵌入式 AI 已不再是仅限 GPU 或云服务器的奢侈品。PicoLM 是一个轻量级 C 语言推理引擎，允许你在如 Raspberry Pi Zero 2W 或 LicheeRV Nano 256 MB 设备上运行完整的 10 亿参数模型。本教程将逐步演示所有步骤：
- 为什么选择 PicoLM？ | TinyLlama 1.1B 采用 GGUF 格式，零依赖，<80 KB 可执行文件，约 45 MB 运行时内存。
- 硬件前置条件 – Raspberry Pi 5（4 核）、Pi 4、Pi 3 B+ 或 Pi Zero 2W；或 RISC‑V 板如 LicheeRV。
- 构建与安装 – Pi/Linux 单行脚本，Windows 完整源码构建。
- 下载模型 – 单个 638 MB 文件；内存映射权重，无 RAM 复制。
- 快速测试 – 查看提示‑响应流水线。
- 性能 – 令牌/秒图表、RAM 使用、线程调整方法。
- 与 PicoClaw 集成 – 超轻量 Go 助手，传递提示并读取 JSON 输出。
- 高级选项 – JSON 语法约束、KV 缓存持久化、混合精度、离线 GPU‑free 使用。
- 常见问题与故障排除 – 常见坑点与调试技巧。
- 下一步 – 扩展到 Llama‑2、其他 LLaMA 模型、添加自定义工具。
1. 为什么选择 PicoLM？
| 功能 | 好处 |
|---|---|
| 纯 C 实现 | 无外部库，编译时 SIMD 自动检测 |
| 原生 GGUF | 直接读取 Q4_K_M 权重 |
| Flash Attention | O(seq) 内存占用 |
| FP16 KV 缓存 | 缓存大小从 88 MB 减半至 44 MB |
| 语法约束 JSON | 在小模型上可靠工具调用 |
| 针对 RISC‑V 交叉编译 | 可在 LicheeRV Nano 上运行 |
| 极小二进制 (~80 KB) | 随处部署 |
结果 – TinyLlama 1.1B 可在约 $10、256 MB RAM 的板子上运行，运行时内存约 45 MB。
2. 硬件前置条件
| 板子 | RAM | 价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi 5 4‑核 | 2 GB+ | $60 | 性能最高 |
| Raspberry Pi 4 4‑核 | 1 GB | $35 | 性能与成本平衡 |
| Raspberry Pi 3 B+ | 512 MB | $25 | 仍可运行 |
| Raspberry Pi Zero 2W | 512 MB | $15 | 价格极低 |
| LicheeRV Nano | 512 MB | $10 | RISC‑V，类似 NEON |
你需要一张至少 1 GB 空间的 SD 卡用于模型和运行时。
3. 构建与安装
Pi/Linux 单行安装脚本
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/RightNow-AI/picolm/main/install.sh | bash
此脚本会：
1. 检测你的架构（ARM64、ARMv7、x86‑64）。
2. 如缺少 gcc、make、curl，自动安装。
3. 用最佳 SIMD 标志编译 PicoLM。
4. 下载 TinyLlama 1.1B Q4_K_M 模型。
5. 将 picolm 加入 $PATH。
完整源码构建（跨平台）
git clone https://github.com/rightnow-ai/picolm.git
cd picolm/picolm
# 本机构建
make native
# 或从 x86 主机交叉编译 Raspberry Pi
make cross-pi
# RISC‑V 构建
make riscv
Windows (MSVC)
cd picolm
build.bat
picolm.exe model.gguf -p "Hello" -n 20
4. 下载模型
默认 make model 目标会拉取 TinyLlama 1.1B Chat（Q4_K_M） – 638 MB。
cd /opt/picolm
make model
如想使用其他 GGUF，将其放在 ~/.picolm/models/ 并在后续更新配置。
5. 快速测试
./picolm /opt/picolm/models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -p "Explain gravity in one sentence" -n 30
你将看到简短连贯的解释。二进制约 80 KB，程序消耗 <45 MB RAM。
6. 性能基准
| 设备 | 价格 | 令牌/秒 | RAM | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Pi 5 4‑核 | $60 | ~10 | 45 MB | 4‑核 NEON |
| Pi 4 4‑核 | $35 | ~8 | 45 MB | NEON |
| Pi 3 B+ | $25 | ~4 | 45 MB | NEON |
| Pi Zero 2W | $15 | ~2 | 45 MB | ARMv7 |
| LicheeRV Nano | $10 | ~1 | 45 MB | RISC‑V SIMD |
小贴士：使用
-j参数可增大线程数（Pi 5 最多 8 线程）。RISC‑V 受限于单线程性能。
7. 与 PicoClaw 集成
PicoClaw 是轻量级 Go 助手，可作为子进程启动 PicoLM。配置为使用已编译的二进制：
{
"agents": {
"defaults": {"provider": "picolm", "model": "picolm-local"}
},
"providers": {
"picolm": {
"binary": "~/.picolm/bin/picolm",
"model": "~/.picolm/models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf",
"max_tokens": 256,
"threads": 4,
"template": "chatml"
}
}
}
运行：
picoclaw agent -m "What is photosynthesis?"
PicoClaw 处理协议，你的设备保持离线，响应即时出现。
8. 高级选项
| Flag | 用途 |
|---|---|
--json |
强制生成语法合法的 JSON（工具调用必需）。 |
--cache file.kvc |
持久化 KV 缓存；反复提示可跳过预填。 |
-t <float> |
温度；设为 0 以贪婪输出。 |
-k <float> |
Top‑p 采样。 |
-s <int> |
RNG 种子。 |
-c <int> |
覆盖上下文长度（如 512 为受限设备）。 |
JSON 测试示例
./picolm /opt/picolm/models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf --json -p "Return JSON with name and age" -n 40 -t 0.3
你将收到类似 {"name":"Alice","age":30}。
9. 常见问题与故障排除
Q: 我的 Pi 在几秒后卡住。
A: SD 卡可能太慢；尝试使用高速 UHS‑I 卡并启用写缓存（ddrescue）。
Q: 我收到 “Out‑of‑memory” 错误。
A: 减少 -j 或上下文长度。Pi Zero 维持 512 的上下文。
Q: 模型占多少存储？ A: TinyLlama 1.1B Q4_K_M 为 638 MB。其他模型大小不同（Llama‑2 7B = 4.1 GB）。
Q: 能否运行 Llama‑2 7B？ A: 可以，如果设备有约 1.4 GB 运行时 RAM 用于 KV 缓存。4 GB 的 Pi 4 可以运行，仅速度略慢。
10. 下一步
- 添加自定义工具：PicoClaw 可调用外部二进制（如网络请求器）并把响应嵌入 JSON。
- 支持更多模型：任何 GGUF LLaMA 结构均可；从 Hugging Face 下载并更新配置。
- 提升速度：桌面 CPU 可用 AVX2 或 AVX‑512 内核、推测解码或更大 SIMD 内核。
- 边缘 AI 包装：将 PicoLM 捆绑为 Raspberry Pi OS 或 Alpine Linux 的 AppImage。
最后总结
PicoLM 证明了 10 亿参数 LLM 能在约 $10、256 MB RAM 的板子上无需 GPU、云或网络就能运行。凭借 2 分钟安装、80 KB 二进制、45 MB 内存占用，它是你能找到的最便宜的本地 AI。无论你是 IoT 业余爱好者、隐私倡导者还是推动边缘推理极限的开发者，PicoLM 都能为你提供完全离线、开源且高度优化的 LLM 解决方案。