Raspberry Pi 프로젝트가 잘 완료되었습니다. AI를 사용하여 고기를 완벽하게 요리합니다.
일부 제조업체는 LLM Steak Classifier AIOT Bot 으로 알려진 Pi 기반 AI 고기 요리 모니터를 만든 개발자 Simon처럼 맛볼 수 있는 Raspberry Pi 프로젝트 를 만드는 방법을 확실히 알고 있습니다. 이 프로젝트는 실제 센서와 함께 ChatGPT를 사용하
일부 제조업체는 LLM Steak Classifier AIOT Bot 으로 알려진 Pi 기반 AI 고기 요리 모니터를 만든 개발자 Simon처럼 맛볼 수 있는 Raspberry Pi 프로젝트 를 만드는 방법을 확실히 알고 있습니다. 이 프로젝트는 실제 센서와 함께 ChatGPT를 사용하여 요리 중인 고기가 완전히 익었고 먹을 준비가 되었는지 확인하는 데 도움을 줍니다.
Simon은 GPT-4-Vision 모델의 출시를 알게 되면서 프로젝트 아이디어가 시작되었다고 설명합니다. 이 새로운 기술을 탐구하기 위해 Simon은 ChatGPT를 사용하여 고기 이미지, 센서 데이터 및 설정에 대한 텍스트 프롬프트를 사용하여 고기가 완전히 익었는지 여부를 테스트하는 프로젝트를 만들기로 결정했습니다.
이 프로젝트에는 Raspberry Pi 4 와 Raspberry Pi Pico 호환 보드 라는 두 개의 Raspberry Pi가 사용됩니다.
Pi 4는 고기 이미지를 캡처하고 정보를 ChatGPT로 구문 분석하는 데 사용됩니다.
또한 사용자가 고기 요리 진행 상황 및 ChatGPT의 피드백에 대한 정보가 포함된 사용자 정의 인터페이스에 액세스하는 데 사용할 수 있는 Streamlit 웹 서버를 호스팅합니다. 이 웹 서버는 웹 브라우저가 있는 모든 장치에서 액세스할 수 있습니다. 예시에서 Simon은 스마트폰을 사용하고 있습니다.
Raspberry Pi 4는 W5100S-EVB-PICO 모듈에 연결됩니다. 이 RP2040 기반 보드는 DS18B20 온도 센서를 사용하여 고기의 온도를 모니터링하는 데 사용됩니다. 이 데이터는 요리하는 동안 고기의 이미지와 함께 사용되어 요리가 완료되었는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 온도 데이터는 스트림라이트 웹 서버에도 표시됩니다.
이 Raspberry Pi 프로젝트가 어떻게 작동하는지 궁금하신 분들은 Simon이 친절하게 소스 코드를 공유했다는 사실을 알게 되어 기쁠 것입니다.
Wiznet 의 공식 프로젝트 페이지에서 이 프로젝트의 코드를 탐색할 수 있습니다 . 또한 프로젝트가 어떻게 구성되는지에 대한 자세한 분석과 프로젝트를 처음부터 다시 만드는 데 사용할 수 있는 기타 세부 정보도 확인할 수 있습니다.