4台树莓派5跑动大模型！DeepSeek R1分布式实战！

导语

“用4台树莓派5组网，轻松运行大模型——这可能是2025年最颠覆认知的开源AI项目！” GitHub明星项目distributed-llama最新实战案例曝光：通过独创的动态模型切片技术，成功在4台树莓派5（8GB内存）上运行DeepSeek R1 Distill 8B模型，推理速度达6.43 tokens/s，功耗仅20W！本文将深入解析：

树莓派集群的核心技术架构

零门槛部署全流程

社区实测性能报告

文末附树莓派专用配置模板，让旧设备秒变AI算力节点！

项目背景

distributed-llama是由开发者 Bartłomiej Tadych 发起的一项开源倡议，旨在通过分布式计算技术，将家庭闲置设备（如树莓派、旧笔记本、手机等）转化为高效的 AI 推理集群，从而大幅降低运行百亿参数大模型的门槛。

为何需要分布式LLM？

传统的大语言模型（如Llama、DeepSeek）推理严重依赖高端显卡（如NVIDIA A100/H100），硬件成本高昂且能效比低下。而分布式LLM通过 动态模型切片 和 跨设备协同计算，将单一设备的算力需求分散到多台设备，实现：

低成本：利用闲置设备的算力“边角料”替代昂贵显卡

高扩展性：通过增加节点数量线性提升推理速度

跨平台兼容：支持从树莓派（ARM）到旧x86设备的混合组网

核心突破

项目自2024年发布以来，通过 Tensor并行架构 和 Q80浮点压缩技术，成功将多个开源大模型部署到树莓派5，MAC电脑，PC组成的集群中。

技术解析

1.动态模型切片

自动负载均衡：根据设备数量（需满足2^n）将模型拆分为独立计算单元

树莓派专属优化：针对ARM架构优化算子，CPU利用率提升40%

内存压缩技术：Q80浮点格式使单节点内存占用降低至2.4GB（原模型6.32GB）

2.高效通信协议

低延迟同步：千兆以太网下KV Cache同步延迟<60ms

容错机制：任意节点掉线自动触发计算任务重分配

3.散热方案：

加装Pi5散热风扇（树莓派5满负载温度可降低15℃）

项目展示

Model:deepseek_r1_distill_llama_8b_q40

Version:0.12.2

2 x Raspberry Pi 5 8GB

4 x Raspberry Pi 5 8GB

结语

“当树莓派集群遇见分布式AI，算力民主化的大门正在打开！”在评论区参与讨论，看看你对分布式计算的想法吧。

参考文档：

https://github.com/b4rtaz/distributed-llama

https://github.com/b4rtaz/distributed-llama/discussions

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官方网站：https://edatec.cn/zh