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标题: 在基于RK3566的嵌入式开发板上本地部署并运行大模型 [打印本页]
作者: 链载Ai    时间: 1 小时前
标题: 在基于RK3566的嵌入式开发板上本地部署并运行大模型

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;color: rgb(85, 85, 85);letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">概述

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">当前，在大模型开源的大背景下，我们已不再满足于通过在线网页、API调用等方式使用大模型，而是希望在本地个人计算机部署运行。众所周知，本地运行大模型，对CPU/GPU有极大的算力要求，个人计算机显得遥不可及。但大模型中也逐渐出现了一些”小”体积的模型，如微软最近开源的phi3mini，这让普通个人计算机离线运行成为可能。而我希望在性能更加局限的嵌入式设备上运行离线大模型，本文将基于RK3566嵌入式开发板（lubancat），介绍离线运行qwen1.5大模型的步骤。

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;color: rgb(85, 85, 85);letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">嵌入式环境

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;color: rgb(85, 85, 85);letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">运行框架

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">本文使用Ollama作为运行框架，Ollama 是一个便于本地部署和运行大型语言模型的工具，它有如下特性：

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;color: rgb(85, 85, 85);letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">硬件环境准备

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">由于板载仅8G存储空间，Ollama模型下载、解压需至少预留两倍模型文件大小的空间，因此我希望将模型文件存放在SD卡路径上。

ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">由于插入sd卡之后，每次开机需要手动mount到/mnt/sdcard目录，为避免麻烦，可以配置开机自动mount：

在文件的最末行，添加：

这样每次开机，/dev/mmcblk1p2会自动mount到/mnt/sdcard目录：

注：/dev/mmcblk1p2 磁盘名称可以使用sudo fdisk -l进行查询。

安装Ollama

Ollama官方实际上提供了在Linux上一条指令进行在线安装的方式：

但是限于网络环境，无法顺利安装完成，本文介绍通过下载Linux可执行文件进行离线安装的方式：

1.下载ollama可执行文件

Ollama提供了amd64、arm64架构下的二进制，RK3566用后者，浏览器输入如下网址既可下载，可直接在Windows环境下载好，再copy到RK3566板子上。

将可执行文件放置到/usr/bin目录下，并更名为ollama：

配置可执行权限：

2.配置ollama为系统启动服务

为ollama创建一个用户

（官方这步创建了一个ollama用户，并且指定了主目录/usr/share/ollama，后续模型文件也会默认下载到该目录，但我发现权限会导致不少问题，所以我会直接使用root用户，并且我希望自定义模型存放目录，所以这步实际上在本文应该可以忽略）

创建/etc/systemd/system/ollama.service文件：

通过vi编辑填入如下内容：

（为避免权限问题，用户/组直接指定为了root）

配置ollama服务：

填入内容，指定模型存放路径为SD卡下的ollama/目录：

3.启动ollama
4.查询ollama服务启动状态

如果状态信息没有err表示启动无错误产生，下方信息可见其当前处于running状态

运行大模型

Ollama目前已支持常见的多种开源模型，考虑RK3566算力有限，本机将运行模型文件仅300M+的Qwen1.5-0.5B。

初次启动模型，需要从ollama网站下载模型文件，如果出错，多试几次既可。下载速度非常快，实测在无需任何特殊网络环境下，基本可到10M+/s（但不知为何，我在Windows/Linux下都试过下载上G的模型，前面速度10M+/s，但最后几百M速度总会降到1M左右）。

实测响应速度（无加速处理，GIF动图播放完成需重新刷新加载播放）：

一些思考

难以想象，这样一个仅有300M+的离线模型，在一个嵌入式设备上，其理解能力、回答能力，已经可以秒杀发展了近十年的互联网“智障”音箱了。一年前，我曾发文总结“当前几种使用ChatGPT的方法”，当时，我们还在寻找各种可以免费在线访问大模型的方式。如今，我们已经可以在个人计算机，甚至一些资源局促的嵌入式设备上，离线运行真正免费的大模型了。我也曾在那篇文章中提到，小爱、小度、天猫精灵等“智障”音箱，应该利用已布局的硬件优势，立即接入大模型，以快速走进千家万户。可惜，目前各大厂商仍基本是以手机端APP的方式提供服务，普及性和可玩性大大降低。

小结

本文介绍了在基于RK3566的嵌入式开发板上本地部署并运行大模型的方法，该方法同样可以适用于其他Linux的嵌入式环境。未来，随着嵌入式设备算力的增强，大模型体积的进一步缩小，我相信将会有更多的离线大模型可以运行在嵌入式终端，并且完全有可能具备离线学习的能力。





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