Module LLM K144
Code : 39209

Module LLM K144

Code : 39209

Kit LLM de M5Stack prévu pour intégrer de l’intelligence artificielle embarquée à votre projet. Capable de traiter la voix et le langage en local, sans connexion Internet.

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Description

Présentation et fonctionnalités :

Le kit LLM (Large Language Model) de M5Stack est une solution compacte pour intégrer de l’intelligence artificielle embarquée à vos projets, capable de traiter la voix et le langage en local, sans connexion Internet.

Fonctions : 
- Reconnaître des commandes vocales (wake word, Automatic Speech Recognition ou ASR)
- Répondre en langage naturel (LLM embarqué)
- Générer de la voix (Text-to-Speech ou TTS)
- Contrôler un robot, un assistant ou une interface utilisateur de manière intelligente hors ligne.

Un LLM est un programme d’intelligence artificielle entraîné à comprendre, générer et manipuler du texte. Ce programme apprend le langage en analysant des phrases, lui permettant de répondre à des questions, résumer des textes, traduire, etc.

Cette extension LLM est livré avec module LLM Mate ajoutant plusieurs interfaces : contrôleur Ethernet et port RJ45, alimentation et USB-série.

Ce kit est compatible avec les cartes Core Basic 2 et S3 pour l’ajout de capteurs et une programmation via UIFlow2 ou l’IDE Arduino.

Il intègre un bouton multifonction (mode download et reset) et une LED RGB informant de l'état du module.

Programmation et communication :

Le module est livré avec le modèle Qwen2.5-0.5B (anglais uniquement) préinstallé et permet d’installer d'autres LLM comme Qwen2.5-1.5B, LLaMA3.2-1B, InternVL ou des modèles visuels (CLIP, YOLO) via un simple gestionnaire de paquets.

Le module LLM fonctionne sous Ubuntu embarqué, avec un accès ADB et la prise en charge d'outils IA locaux sans connexion cloud.

Des exemples de programmes pour l’IDE Arduino et UIFlow2, à utiliser avec une carte Core, sont disponibles en ligne :
- Guide de démarrage rapide Arduino
Guide de démarrage rapide UIFlow2

Autres ressources :
- API OpenAI LLM
- Framework StackFlow

La carte dispose également d’un lecteur microSD, utile pour le firmware ou les fichiers d’inférence.

Connectique :

La communication entre les 2 modules de ce kit s'effectue via le port GPIO et via les connecteurs PFC (nappes incluses).

Interfaces LLM :
- USB Type-C
- microSD
- GPIO
- connecteur PFC
Interfaces LLM Mate : 
- USB Type-C (vers UART, via convertisseur CH340N)
- RJ45 Ethernet 100 Mbps
- connecteur PFC

Référence M5Stack : LLM Module Kit (AX630C) K144

Applications et exemples :

Assistants vocaux
Traitement vocal
Automatisation et domotique
Robots interactifs

Contenu :

- 1 x module LLM
- 1 x module LLM Mate
- 2 x nappes FPC-8P

Remarques :

Le modèle préchargé Qwen2.5-0.5B est uniquement disponible en langue anglaise. Le français peut être compris en fonction du modèle installé. Cela peut être suffisant pour des commandes vocales ou des interactions basiques. Mais pour des textes plus complexes, l’anglais reste bien plus fiable.

Le connecteur PFC du module LLM est situé sous le haut-parleur, à décoller pour y accéder.

Cordon USB Type-C d'alimentation à prévoir, voir articles conseillés.

Caractéristiques :
  • Alimentation : via USB Type-C (cordon non inclus)
  • Consommation : 
    - en veille : 0,5 W
    - en fonctionnement : 1,5 W
  • Microcontrôleur : AiXin AX630C (Cortex-A53 double coeur à 1,2 GHz) + NPU 3,2 TOPS
  • Mémoire : 4 GB LPDDR4 (1 GB réservé au système et 3 GB dédié à l'IA)
  • Stockage : eMMC 32 GB
  • Audio : micro et haut-parleur 1W intégré
  • Fonctions IA : KWS (réveil par mot clé), ASR, LLM et TTS
  • Interfaces LLM :
    - USB Type-C
    - microSD
    - GPIO
  • Interfaces LLM Mate : 
    - USB Type-C (vers UART, via CH340N)
    - RJ45 Ethernet 100 Mbps
    - FPC-8P
  • 3 x LEDs RGB
  • Buzzer 8 Ω - 1 W
  • Micro MSM421A
  • Température de service : 0 à 40 °C
  • Dimensions : 
    - module LLM : 54 x 54 x 13 mm
    - module LLM Mate : 54 x 54 x 19,7 mm
  • Poids : 
    - module LLM : 17,4 g
    - module LLM Mate : 19,2 g

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