Experiment s Gemma 4 jako offline překladačem
Projekt Gemma Translator je offline překladač pracující na zařízení bez internetu, vybavený hlasovým rozhraním. Běží na Raspberry Pi 5 s modelem Gemma 4 pomocí LiteRT-LM a součástí je webové rozhraní pro malé displeje, textový motor Moonshine pro převod hlasu a Python API server. Projekt je dostupný na GitHubu s kompletní dokumentací nasazení a konfigurace klávesových zkratek.
Nedávno byly AI modely použiti pro lepší porozumění řeči delfínů, teď se experimentuje s offline překladači. Těším se na dobu, kdy nám AI umožní lépe komunikovat mezi lidmi, ale i dalšími druhy. Obdobně jako tomu je třeba ve Star Treku.
Jaké jsou základní hardwarové požadavky pro spuštění Gemma Translatoru?
Projekt vyžaduje Raspberry Pi 5 s 8GB RAM, mikrofon nebo USB audio vstup, reproduktor či sluchátka a displej s rozlišením alespoň 480x320 pixelů. Operační systém musí být Linux nebo macOS s Pythonem 3.10+ a Node.js 18+.
Jak funguje hlasové rozhraní Gemma Translatoru?
Aplikace zachycuje audio z mikrofonu, přepíše ho pomocí Moonshine STT, přeloží modelem Gemma 4 a přehraje výsledek TTS v cílovém jazyce. Dva uživatelé si tak mohou vzájemně komunikovat, přičemž cada osoba mluví svým jazykem a slyší překlad.
Jaké jsou dvě dostupné režimy ovládání klávesnicí?
Landscape Mode je určen pro jednoho operátora a používá jednu aktivní linku vybíranou mezerníkem. Vertical Mode je pro dva operátory, kteří mohou nezávisle ovládat každou linku vlastními klávesami. Volba se ukládá v localStorage a lze ji kdykoliv změnit v nastavení.
Jak se Gemma Translator nasazuje jako permanentní služba na Raspberry Pi?
Skript deploy-pi.sh automatizuje instalaci balíčků, vytvoření Python prostředí, build UI, stažení modelu a registraci jako systemd jednotka. Dále konfiguruje LXDE autostart pro spuštění Chromia v režimu kiosku na http://localhost:3000.
- LFM2.5-2.6B malý a dostatečně chytrý AI lokální model — liquid.ai 76 % shoda
- Diagram Design — 29 typů editoriálních diagramů pro Claude Code — github.com 76 % shoda
- DeepSeek V4 Flash na jednom procesoru AMD MI300X — github.com 75 % shoda