{"id":738154,"date":"2026-01-22T13:29:10","date_gmt":"2026-01-22T13:29:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/738154\/"},"modified":"2026-01-22T13:29:10","modified_gmt":"2026-01-22T13:29:10","slug":"ganz-ohne-cloud-und-internet-raspi-5-wird-zum-diy-ki-sprachassistenten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/738154\/","title":{"rendered":"Ganz ohne Cloud und Internet: Raspi 5 wird zum DIY-KI-Sprachassistenten"},"content":{"rendered":"

In einer Reihe von Videos<\/a> erkl\u00e4rt Jdaie Lin detailliert, wie sein vollst\u00e4ndig offline nutzbarer KI-Sprachassistent aufgebaut ist, und teilt mit, wie jeder Interessierte ihn nachbauen kann. Hardwareseitig kommt die Whisplay-HAT-Erweiterung zum Einsatz, die ein kompaktes 1,69-Zoll-Farbdisplay bereitstellt. F\u00fcr die Stromversorgung sorgt der Akku Pi Sugar 3 mit 5000 mAh, sodass das Ger\u00e4t auch l\u00e4ngere Zeit ohne externe Stromquelle betrieben werden kann.<\/p>\n

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KI-Beschleuniger mit 24 TOPS<\/p>\n

Um die f\u00fcr KI-Anwendungen erforderliche hohe Rechenleistung bereitzustellen, hat Lin die KI-Beschleunigerkarte LLM-8850<\/a> integriert. Die Karte im M.2-Format stammt vom chinesischen Hersteller M5Stack und ist speziell f\u00fcr lokale KI-Aufgaben \u2013 darunter gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs), Vision- und Audioanwendungen \u2013 auf kleinen Single-Board-Computern wie dem Raspberry Pi 5 konzipiert. Laut Lin eignet sich die LLM-8850 besonders gut f\u00fcr Offline-KI-Anwendungen, f\u00fcr die die 24 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (TOPS) gen\u00fcgen. Allerdings hat diese Leistung ihren Preis: Mit 139 US-Dollar kostet die Karte deutlich mehr als ein Raspberry Pi 5 \u2013 und sie erzeugt dabei erheblich Abw\u00e4rme. Alternativen gibt es vom Raspi-Hersteller selbst (ab 112 \u20ac)<\/a>.<\/p>\n

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Rechts ist der L\u00fcfter des LLM-8850-Erweiterungsboards zu sehen.<\/p>\n

\n (Bild:\u00a0youtube.com\/@PiSugarStudio)\n <\/p>\n

Um die Karte ausreichend zu k\u00fchlen und einen guten Luftstrom zu gew\u00e4hrleisten, experimentierte Lin mit verschiedenen Aufbauvarianten. Letztlich entschied er sich daf\u00fcr, die LLM-8850 auf einem Waveshare Dual M.2 HAT<\/a> zu montieren. Dieser Aufbau erm\u00f6glicht nicht nur eine effektive K\u00fchlung, sondern bietet auch die Option, sp\u00e4ter eine SSD unter dem Whisplay HAT nachzur\u00fcsten.<\/p>\n

Sogar mit Kamera f\u00fcr Bilderkennung<\/p>\n

Im Dezember 2025 stellte Lin zudem ein Upgrade des Ger\u00e4ts vor: Der KI-Sprachassistent erhielt eine Kamera (Raspberry Pi-Kamera v3 (ab 25,50 \u20ac)<\/a>) und ein schickes Geh\u00e4use, um ihn alltagstauglich zu machen. Mit der Kamera ist nun auch Bilderkennung m\u00f6glich.<\/p>\n

F\u00fcr die lokale Verarbeitung von Sprache und Antworten kommen verschiedene KI-Komponenten zum Einsatz: Von Ollama kommt ein lokales Sprachmodell, Whisper \u00fcbernimmt die Sprache-zu-Text-Funktion, und Piper wandelt den Text wieder in gesprochene Sprache um (Text-to-Speech).<\/p>\n

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KI-Sprachassistenten auf Basis des Raspberry Pi sind nicht neu \u2013 ein vergleichbares Projekt<\/a> wurde bereits in der Make 7\/23 vorgestellt, allerdings noch mit Cloud-Anbindung. Ein entscheidender Vorteil von Lins aktueller Version ist die Datensicherheit: Alle Berechnungen und Datenverarbeitungen erfolgen lokal, sodass kein Byte das Ger\u00e4t verl\u00e4sst, sofern der Nutzer dies nicht w\u00fcnscht. So entsteht ein vollst\u00e4ndig autarker, offline-f\u00e4higer Sprachassistent, der Datenschutz und Leistung vereint.<\/p>\n

(mch<\/a>)<\/p>\n

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