8 年老设备“逆天改命”！硬核开发者把大模型塞进 U 盘，树莓派 Zero W 变身「AI 神器」

整理 | 郑丽媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

在 AI 计算资源日益紧张的今天，如何在资源受限的设备上运行大语言模型（LLM）成为了许多开发者关注的焦点，也是他们探索的方向：Exo 工具可以在日常使用的设备上运行自己的 AI 集群、Radxa 也发布了在单板计算机上运行 DeepSeek R1 的教程……这些尝试都表明，将 LLM 部署到轻量级硬件上并非不可能。

于是在这种背景下，近来技术爱好者 Binh Pham 开始了新一轮“硬核改造”：他成功在树莓派 Zero W 上实现了本地运行 LLM，并将其封装进了一个 USB 设备，命名为 LLMStick。

某种程度上，你也可以把它看作是一款“AI U 盘”：用户只需将其插入电脑，就可以通过创建文本文件的方式与 LLM 交互，无需任何技术背景。

树莓派 Zero W：在极限环境下的 LLM 挑战

大体来说，这款自制的 AI U 盘外壳由 3D 打印而成，内部搭载了一块树莓派 Zero W 单板计算机，并配备了一块扩展板，以增加 USB 接口，使其能够直接插入主机使用。

其中，树莓派 Zero W 诞生于 2017 年，距今已有 8 年历史，其硬件规格十分有限：

● CPU：Broadcom BCM2835（ARMv6 架构，单核 1GHz）

● RAM：512MB

● 802.11n WiFi + 蓝牙 4.1（BLE）

相比之下，如今许多主流 LLM 依赖于 ARMv8-A 架构，并且通常需要 GPU 或 NPU（神经网络处理单元） 来加速推理计算——很显然，Binh Pham 选择的树莓派 Zero W 完全没有这些硬件优化。

源码魔改：llama.zero 诞生

为了让 LLM 在极限硬件上运行，Binh Pham 最初选择了 llama.cpp 作为推理引擎。

llama.cpp 是一个专为资源受限设备优化的开源 LLM 推理框架，能够在 CPU 上运行 Meta Llama 等大语言模型。可即便如此，在树莓派 Zero W 上运行 llama.cpp 依然困难重重，其中最大的障碍是：由于树莓派 Zero W 使用的是 ARMv6 架构，而 llama.cpp 的代码优化仅针对 ARMv8-A 及以上——这种架构差异会导致编译错误，因为 llama.cpp 依赖于特定的 Arm Neon 指令集，而这在树莓派 Zero W 的处理器上不可用。

面对这一挑战，Binh Pham 选择了一条十分硬核的解决方案——直接修改 llama.cpp 的源码，手动删除或调整所有不兼容 ARMv6 的部分。这意味着：

● 逐行审查源码，替换或移除了所有依赖于 ARMv8 架构的优化部分；

● 调整数据处理逻辑，使代码适配 ARMv6 指令集，确保在老旧架构上依然可以正常编译和运行；

● 优化编译流程，确保树莓派 Zero W 有限的内存不会导致编译崩溃。

这项工作不仅需要深厚的 ARM 架构知识，还要求对 llama.cpp 的底层实现极度熟悉。整个修改过程耗时数周，最终，Binh Pham 成功编写了一个适用于 ARMv6 的精简版 llama.cpp，并将其命名为 llama.zero。

打造 LLMStick：即插即用的 USB AI 设备

解决架构兼容问题后，Pham 进一步优化了 LLM 交互方式。他选择让树莓派 Zero W 运行在 USB Gadget Mode（USB 设备模式）下，这样设备可以被识别为一个 USB 存储设备，实现无缝交互。

具体来说，LLMStick 的使用方式非常简单：

（1）将 LLMStick 插入电脑的 USB 端口，它会显示为一个存储设备。

（2）用户在 USB 盘中创建一个文本文件，输入 prompt（提示词）。

（3）LLMStick 运行 llama.zero 进行推理计算，然后将生成的文本写回文件。

这种设计有效地将树莓派 Zero W 转变为一个便携式即插即用的 AI USB 设备，用户可以随时随地进行离线推理，而不需要专门的软件界面。

运行效果：性能堪忧，远未达到实用标准

不过，尽管 Binh Pham 确实成功地在树莓派 Zero W 上运行了LLM，但其性能表现仍然存在局限性。在实际测试中，Binh Pham 使用 15M 到 136M 等参数规模不同的 LLM 模型，并设定 64 tokens 为生成上限，最终测试结果如下：

● Tiny15M 模型：每个 token 生成时间为 223ms；

● Lamini-T5-Flan-77M 模型：每个 token 生成时间为 2.5s；

● SmolLM2-136M 模型：每个 token 生成时间为 2.2s。

从这些数据可以看出，即使是最小的模型，其生成速度仍然难以支撑实际应用，而规模较大的模型其速度则几乎慢得无法接受——Binh Pham 的实验虽然具有探索意义，但对于许多实际应用场景来说，在老旧、低功耗硬件上运行 LLM 并不现实。

许多开发者注意到了 Binh Pham 的这个项目，并提出了一个值得思考的问题：为什么不直接使用树莓派 Zero 2W 呢？显然，如果目标仅是实现 LLM 运行，树莓派 Zero 2W 是更好的选择：采用 ARMv8 架构，能直接运行 llama.cpp，无需大幅修改源码；四核 Cortex-A53 性能更强，能够运行更大的 LLM，提升推理速度；两者尺寸相同，Zero 2W 可作为 Zero W 的近乎无缝替代品。

然而，Binh Pham 依然坚持使用树莓派 Zero W，不少人猜测他可能是为了增加挑战性，也可能是想向开发者证明：即使是 8 年前的硬件，也能在合理优化后运行 LLM。

目前，Binh Pham 已经在 GitHub 上开源了 llama.zero 项目，并提供了完整的 llama.zero 编译教程和如何将树莓派 Zero W 作为 USB 设备使用的指南，感兴趣的开发者可前往查看：https://github.com/pham-tuan-binh/llama.zero。

https://www.tomshardware.com/raspberry-pi/raspberry-pi-zero/pi-zero-llm-usb-stick

https://www.cnx-software.com/2025/02/20/llmstick-an-ai-and-llm-usb-device-based-on-raspberry-pi-zero-w-and-optimized-llama-cpp/