라즈베리파이 5의 RAG 기반 sLLM 시스템 개발 단계

라즈베리파이 5는 향상된 성능과 확장성을 갖춘 최신 싱글 보드 컴퓨터로, RAG(Retrieve-Augment-Generate) 기반의 소형 대형 언어 모델(sLLM) 시스템 개발에 적합합니다. 이를 활용하여 작업자 안전을 위한 스마트 감지 시스템을 구축할 수 있습니다.

라즈베리파이 5의 주요 사양

- 프로세서: 2.4GHz 쿼드코어 ARM Cortex-A76 CPU

• 메모리: 4GB 또는 8GB LPDDR4X RAM
• 그래픽: VideoCore VII GPU
• 저장소: microSD 슬롯, PCIe 인터페이스를 통한 M.2 SSD 지원
• 연결성: 기가비트 이더넷, 듀얼 밴드 Wi-Fi, 블루투스 5.0
• 포트: USB 3.0 포트 2개, USB 2.0 포트 2개, 듀얼 micro-HDMI 출력(4Kp60 지원)

이러한 사양은 이전 모델 대비 CPU 및 GPU 성능이 크게 향상되어 복잡한 연산 작업과 고해상도 멀티미디어 콘텐츠 처리가 가능합니다. citeturn0search7

RAG 기반 sLLM 시스템 개발 단계

1. 사용 사례 정의
   • 작업 공간에서 이동하는 객체에 따라 작업자 안전을 보장하기 위한 비디오 및 오디오 복합 센서를 활용한 스마트 감지 시스템 개발
2. 하드웨어 구성
   • 센서 연결: CSI 또는 USB 인터페이스를 통한 고해상도 카메라 모듈과 고감도 마이크 연결
   • 저장 장치: PCIe 인터페이스를 활용한 M.2 SSD 연결로 데이터 전송 속도 향상 및 초고속 부팅 구현 citeturn0search3
3. 소프트웨어 환경 설정
   • 운영체제: Debian 12 "Bookworm" 기반의 최신 라즈베리파이 OS 설치
   • AI 프레임워크: TensorFlow Lite 또는 PyTorch를 설치하여 경량화된 AI 모델 실행
   • RAG 구성 요소:
     • 벡터 데이터베이스로 FAISS를 활용하여 임베딩 검색 시스템 구축
     • Hugging Face의 경량화된 LLM 모델(MiniLM, DistilBERT 등) 다운로드 및 양자화 적용
4. RAG 시스템 아키텍처 구현
   • Retrieve: 실시간 비디오 및 오디오 데이터를 임베딩으로 변환하고, 벡터 데이터베이스에서 유사한 시나리오 검색
   • Augment: 검색된 데이터를 기반으로 상황에 맞는 안전 프로토콜 및 지침 추가
   • Generate: sLLM을 통해 자연어로 작업자에게 전달할 알림 및 지침 생성
5. 최적화 및 성능 개선
   • 모델 경량화: 양자화 및 지식 증류를 통해 모델 크기 및 메모리 사용량 최소화
   • 실시간 처리: 멀티스레딩 및 비동기 처리를 통해 평균 응답 시간 200ms 이하로 유지
6. 테스트 및 배포
   • 테스트: 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 시스템의 정확도와 응답 속도 평가
   • 배포: 작업 현장에 라즈베리파이 5 기반 시스템 설치 및 운영

라즈베리파이 5의 향상된 성능과 확장성을 활용하면 작업자 안전을 위한 스마트 감지 시스템을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 위험 감지 및 대응이 가능하며, 작업 환경의 안전성을 높일 수 있습니다.