【Arm的AI世界】運用本地端LLM推論重塑智慧家庭的隱私與延遲表現

Posted By Arm作者群 on 1 月 19, 2026 in Arm, Arm的AI世界, Edge AI開發地圖, LLM, 專欄, 教學文, 智慧家庭, 特寫 | 0 comments

作者： Fidel Makatia

本文將帶領讀者了解如何透過Raspberry Pi 5與基於Arm的本地端LLM推論，打造一個完全私有、無需依賴雲端、且具備即時效能的智慧家庭助理。

問題在於：智慧家庭高度依賴雲端，而且代價不小

多數智慧家庭助理均仰賴雲端AI，即使是開燈、調整恆溫器或查看能源使用量這類簡單任務也不例外。這不僅帶來隱私風險，也會造成延遲，甚至讓你家在網路中斷時變得脆弱。

在一個逐漸走向重視隱私與自主性的世界中，挑戰已經十分明確：我們能否運用像Raspberry Pi 5這樣價格親民的硬體，將真正的智慧帶入智慧家庭中——也就是可在本地端高效運作，同時兼顧隱私保護？

圖1：運作「千問」時的使用者介面

圖2：運作DeepSeek時的使用者介面

為什麼這很重要：隱私、可靠性，以及人人可及的邊緣AI

對數以百萬計的使用者而言，特別是那些處在網路不穩定或連線成本高昂的族群，仰賴雲端的智慧家庭只有在網路正常時才稱得上「智慧」。即使是在網路條件良好的家庭中，隱私問題也逐漸成為人們關切的重點。Raspberry Pi 5採用64位元Arm處理器，帶來顯著的效能躍升。

搭配高效率的LLM，如今已能在本地端執行先進的AI，兼顧完整的隱私保護與即時回應。這個專案證明了：強大而私有的AI，現在已能在價格親民、且易於取得的硬體上實現。

解決方案：在Raspberry Pi 5上打造私有、具對話能力的智慧家庭AI

這款以開放原始碼打造、以隱私為優先的智慧家庭助理，展示了大型語言模型如今已能完全在基於Arm的裝置上於本地端運作。它透過Ollama與LLM來實現自然語言指令與家庭自動化，全程不依賴雲端。當沒有雲端，也就無需妥協。

關鍵實作步驟

• Ollama LLM後端：所有自然語言處理（NLP）皆在裝置端透過Ollama執行，支援DeepSeek、TinyLlama、Qwen、Gemma等模型。模型可在本地端下載並執行，完全不需要任何外部API。
• 為Arm架構最佳化：系統針對Raspberry Pi 5的四核心64位元Arm Cortex-A76處理器進行調校。Arm架構在效能功耗比上的優勢，以及強大的NEON引擎，對於加速LLM推論所需的複雜數學運算相當重要，讓Pi 5能以更低延遲，執行比前一代更大型的模型。
• 直接裝置控制：支援GPIO、MQTT與Zigbee，可直接與燈具、風扇、插座、感測器等各類硬體整合。
• 網頁儀表板與API：提供簡潔的使用者介面與REST API，方便控制與監控，同時也提供命令列介面（CLI）以滿足進階使用者需求。
• 即時效能指標：可監測 LLM 執行速度（tokens/sec）、指令延遲、功耗與快取命中率，確保系統具備完整的透明度，並便於效能調校。

硬體配置

圖3：硬體配置

• Raspberry Pi 5（建議 8GB 或 16GB）：這款單板電腦配備四核心Arm Cortex-A76 CPU，每個核心最高可達2.4GHz。Arm核心支援NEON SIMD（單指令多資料）延伸指令集，可進行高效率的平行處理，特別適合需要大量運算的應用情境。
• Raspberry Pi OS 64 位元版（或 Ubuntu 22.04 ARM64）。
• MicroSD或 NVMe儲存裝置。
• 網際網路連線：僅於初始設定時需要，部署完成後即可離線運作。
• GPIO 裝置：透過 GPIO／MQTT／Zigbee 連接的燈具、感測器等。
• 完整設定與操作說明請參考GitHub：https://github.com/fidel-makatia/EdgeAI_Raspi5/tree/main.

系統架構

該系統從指令到執行動作，採用全程在本地端運作的工作流程。

圖4：系統架構

效能指標視覺化

圖5：系統初始化流程，突顯關鍵的最佳化步驟以及硬體與軟體的初始化作業。

圖6：效能基準測試摘要

技術細節

挑戰與解決方案

• 在Pi 5上部署 LLM：Ollama提供的量化模型讓LLM推論變得切實可行。量化技術可大幅降低模型在記憶體與運算上的負擔，對現代Arm CPU特別有效，使Raspberry Pi 5 能在不到 16GB 記憶體的情況下支援最高達 70 億參數的模型（例如 Deepseek 7B）。
• 維持即時回應能力：所有請求與自動化流程皆在本地端完成，在完成推論後，多數任務都能達到亞秒級的回應時間。
• 通用通訊協定支援：程式碼採模組化設計，支援GPIO、MQTT與Zigbee，確保可與各式各樣的家庭硬體相容。

效能指標

結果與影響

• 真正在裝置端運行、私有的 AI：所有運算與自動化流程皆在裝置端完成，資料完全不會離開你的區域網路。
• 低延遲、高可靠性：即使拔除網路連線，也能實現近乎即時的指令執行。
• 硬體彈性高：可在任何支援Python與Ollama的Arm Cortex-A架構平台上執行。

技術堆疊

• 後端：Python 3、Flask
• 網頁前端：HTML、CSS、JavaScript
• LLM/NLP：Ollama、DeepSeek（其他可選：Gemma、Qwen、TinyLlama、Mistral）
• 硬體：gpiozero、Adafruit DHT（選用）
• API：REST、網頁儀表板、CLI

開始使用

• 程式碼庫與文件：https://github.com/fidel-makatia/EdgeAI_Raspi5
• 快速上手：

• 1. 將Raspberry Pi OS或Ubuntu燒錄至SD卡或NVMe磁碟。
  2. 複製（clone）程式碼庫，並依照說明完成安裝。
  3. 透過Ollama下載支援的 LLM（相關建議請參考程式碼庫）。
  4. 連接家中裝置並設定自動化流程。

接下來的步驟

• Fork這個程式碼庫，並在你的Raspberry Pi 5上親自嘗試。
• 擴充支援更多模型、通訊協定或感測器。
• 使用儀表板進行在地端自動化與系統監控。
• 觀看下方的示範影片：

可使用的Arm開發者工具

• Arm Deepseek learning path
• Llama 3 on Raspberry Pi 5 learning path

其他資源

• EdgeAI_Raspi5 GitHub: https://github.com/fidel-makatia/EdgeAI_Raspi5
• Ollama: https://ollama.com/
• Raspberry Pi 5 Documentation
• Whisper.cpp (for optional voice integration)

這個專案展示了在Raspberry Pi 5上進行本地端LLM推論，如何徹底改變智慧家庭在隱私、延遲與可靠性上的表現，並將控制權真正帶回邊緣端。

若想取得打造以隱私為優先的智慧家庭助理之逐步指南，歡迎探索 Arm Learning Path for Raspberry Pi Smart Home。

（參考原文：Transformin smart home privacy and latency with local LLM inference on Arm devices；本文作者為美國德州農工大學博士，中文版校閱者為Arm首席應用工程師林宜均）

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