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在恩智浦FRDM-MCXN947开发板部署DeepSeek大语言模型

恩智浦MCU加油站 来源:恩智浦MCU加油站 2025-04-10 17:23 次阅读

还在羡慕那些动辄几十GB显存的AI大佬?今天,我们用一块小小的FRDM-MCXN947开发板,就能让你体验到与大语言模型畅聊的快感!谁说嵌入式设备只能闪烁LED?今天我们就要让它"口吐莲花"!

从"Hello World"到"Hey, AI"

记得刚入行时,点亮一个LED灯都激动半天。如今,我们的嵌入式设备已经可以直接和AI大模型对话了!这不仅是技术的进步,更是开发思路的革命。今天,我将手把手教大家如何在NXP的FRDM-MCXN947开发板上接入DeepSeek大模型,让你的单片机秒变"AI终端"!

本文将详细介绍如何利用RT-Thread操作系统和网络功能,让FRDM-MCXN947开发板成功接入DeepSeek大语言模型,实现实时对话功能。

准备工作:工欲善其事,必先利其器~

硬件准备

FRDM-MCXN947开发板:NXP的明星开发板, MCX系列最强王者,搭载150MHz Arm Cortex-M33内核

网络连接:RT-Thread RW007 WIFI模块

USB TypeC 线:用于供电和调试

21856262-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

软件准备

RT-Thread V5.2.0: RT-Thread 5.2.0版本 或者master最新分支

DeepSeek API Key: 用于访问DeepSeek大模型的API KEY, 见下节

Keil

申请 DeepSeek API KEY

首先,我们需要前往DeepSeek官网 :https://platform.deepseek.com/api_keys

1. 注册并登录DeepSeek账号

2. 进入开发者控制台

3. 创建新的API Key

4. 复制并保存API Key(注意:这个Key只显示一次!)牢记你的API KEY!

21a7f5de-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

环境配置

1. 我们需要确保RT-Thread能够正常运行在MCXN947上,并且网络功能正常。这属于基础配置部分,已经有完善的教程,参见: NXP FRDM-MCXN947 上手指南. 这里不再赘述。

2. 进入RT-Thread env工具的menuconfig. 在menuconfig中,我们需要启用以下功能:

21ba0684-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

开启RT-Thread 大预言模型包:

RT-Thread online packages → AI packages → LargeLanguage Models(LLM) for RT-Thread 并且在config中输入自己的API KEY

21c44662-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

开启Webclient组件:

RT-Thread online packages → IoT - internet of things →WebClient: A HTTP/HTTPS Client for RT-Thread,选择 MbedTLS support

21d9da18-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

退出保存配置,输入 pkgs --update 拉取软件包;

生成Keil工程 scons --target=mdk5

完成所有配置后,我们可以编译并运行程序,如果一切顺利,你应该能在串口终端看到RT-Thread的启动信息:

首先先输入你的WiFi 用户名密码,先让板子上网:

21ed2c4e-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png21fd2e82-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

看到 Got IP address 说明已经成功通过WIFI模块连接到了网络, 下面,输入llm进入大模型对话框,然后就可以和DeepSeek聊天啦:

2210ae58-15a6-11f0-9310-92fbcf53809c.png

实际应用场景

将LLM功能集成到嵌入式设备中,可以开启许多有趣的应用场景:

1. 智能家居控制:通过自然语言控制家中设备

2. 工业设备诊断:询问设备状态和故障诊断

3. 教育辅助设备:创建交互式学习工具

4. 智能客服终端:部署在公共场所的信息查询终端

5. 辅助开发工具:在开发过程中提供代码建议和调试帮助

优化与改进

现在只是串口终端交互,后期如果能改成语音交互,体验感就能更上一个层次了,可以做成一个超级“天猫精灵” 或者“小爱同学”

目前这套代码并未细致的优化,所以大预言模型的反应速度比较慢,一般需要1-4秒,且RAM占用比较大(160KB)左右,笔者曾经尝试移植到FRDM-MCXA156上(1MFlash, 128KB RAM),RAM就不够用了,目前还在优化中-_-!

结语与完整代码下载

通过本文的实践,我们成功地将FRDM-MCXN947开发板变成了一个能与DeepSeek大模型对话的AI终端。这不仅展示了NXP MCU强大的网络通信能力,也为嵌入式设备的智能化应用开辟了新的可能性。

未来,随着边缘计算技术的发展,我们甚至可以期待在MCU上直接运行轻量级LLM模型,实现真正的本地AI推理。而现在通过API调用云端大模型,我们已经能够为嵌入式设备赋予"智慧"。

写在最后:当年我们用51单片机点亮LED时,谁能想到今天我们用MCU就能和AI对话?技术的进步总是超出想象。下一个十年,也许你手中的开发板将拥有超越今天旗舰手机的AI能力。未来已来!

本文demo内容预计在今年的NXP RT-Thread线下培训中作为Demo内容展示,所有代码我已经上传到了百度网盘:

链接: https://pan.baidu.com/s/19EYJJB953z-QtGr_zVz5MA 提取码: 92x2

参考 1. RT-Thread官方文档 2. DeepSeek API文档 3. FRDM-MCXN947开发板用户手册

恩智浦MCU加油站

恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.(纳斯达克股票代码:NXPI)是汽车、工业物联网、移动设备和通信基础设施市场值得信赖的合作伙伴,致力于提供创新解决方案。

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原文标题:单片机也能飙大模型?让FRDM-MCXN947秒变“AI终端”

文章出处:【微信号:NXP_SMART_HARDWARE,微信公众号:恩智浦MCU加油站】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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