創客AI特技：10美元MCU跑LLM、用Tiny LLM跑虛擬水族箱

摘要

介紹創客將 SmolLM-135M 與 Gemma 2 模型透過量化與蒸餾技術，成功執行於僅 10 美元的 ESP32-S3 MCU 開發板上。讀者可了解如何在極限硬體資源下進行模型壓縮、量化及本地端推論的具體做法。

This article details how creators run large language models on a $10 MCU by quantizing and distilling models for extreme hardware constraints.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 將 1.35 億參數模型量化為 4-bit 以適應 8MB PSRAM。
• 透過 SPI 介面連線 microSD 卡載入模型剩餘權重。
• 用 Gemma 2 模型蒸餾出 1430 萬參數的微型水族箱控制模型。

提到的工具與公司

• SmolLM-135M
• Gemma 2
• ESP32-S3
• ESP-IDF
• microSD
• PSRAM
• IMU

適合誰看

對嵌入式 AI、模型壓縮與硬體限制下的推論技術感興趣的創客或開發者。

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