Hardware та чипи

Ланчбокс M.A.S.K. перетворили на кібердек з локальним LLM

K

Korben

2 хв читання

Відкритий вінтажний ланчбокс M.A.S.K., перетворений на кібердек з Raspberry Pi 5 та сенсорним екраном

Кібердек у вінтажному ланчбоксі

Ентузіаст під ніком RadioactiveArtist перетворив вінтажний ланчбокс M.A.S.K. на повноцінний кібердек. Цей проєкт є відсиланням до мультфільму 1985-86 років, де повсякденні предмети приховували таємне друге життя. У закритому стані пристрій виглядає як звичайний ланчбокс, але відкрившись, він розкриває повноцінну портативну комп'ютерну систему.

Технічна начинка та функціональність

Всередині кібердеку розміщено Raspberry Pi 5 з 16 ГБ оперативної пам'яті та 128 ГБ картою microSD. Живлення забезпечується платою Geekworm UPS HAT, що підключається до Pi, та чотирма елементами 18650. Пристрій оснащений 7-дюймовим сенсорним екраном, який нахиляється на власній петлі, а також вбудованою клавіатурою та динаміками у нижній частині. На передній панелі розташовані кардрідери, порти USB 3 та роз'єм для навушників. Динаміки працюють через аудіохаб Waveshare USB.

Ключовою особливістю є інтегрована AI-система: 3-мільярдна модель LLM, що працює через Ollama без будь-якого підключення до мережі. Завантажувальний екран, екран входу та кастомні іконки були розроблені за допомогою Claude Code, який був встановлений на пристрої під час налаштування.

Інженерні виклики та рішення

Під час створення проєкту виникли певні інженерні труднощі. Наприклад, стандартний адаптер Ethernet не поміщався у доступний простір, тому довелося шліфувати роз'єм RJ45. Петлі виявилися складнішими, ніж очікувалося, а вкладки друкованої плати екрана не були розраховані на таке навантаження. Цю проблему вирішили за допомогою шматка ABS-пластику, взятого зі старого корпусу обладнання.

Філософія дизайну

Кібердек, як визначено у джерелі, — це портативний комп'ютер, зібраний вручну у перепрофільованому корпусі, призначений для ремонту та модифікації, а не для купівлі готового рішення. Важливою деталлю проєкту є те, що оригінальний ланчбокс залишився абсолютно неушкодженим, без свердління отворів, що демонструє повагу до вихідного об'єкта.

Що це означає для розробників

Цей проєкт демонструє можливості розгортання локальних LLM на портативних пристроях, таких як Raspberry Pi 5, без потреби в інтернет-з'єднанні. Він також показує практичні підходи до інтеграції різноманітного апаратного забезпечення та використання інструментів на кшталт Claude Code для створення кастомних інтерфейсів.

Ключові факти

  • Ентузіаст RadioactiveArtist створив кібердек у вінтажному ланчбоксі M.A.S.K.

  • Пристрій оснащений Raspberry Pi 5 (16 ГБ RAM), 7-дюймовим сенсорним екраном та 128 ГБ microSD-картою.

  • Кібердек працює з локальною 3-мільярдною моделлю LLM через Ollama без підключення до інтернету.

  • Живлення забезпечується платою Geekworm UPS HAT та чотирма елементами 18650.

  • Інтерфейс (завантажувальний екран, екран входу, іконки) був розроблений за допомогою Claude Code.

Джерела

Hardware та чипиШтучний інтелектТехнології

Джерело

Korben's websiteKorben

His lunchbox runs a local LLM

28 липня 2026 · оновлено 28 липня 2026

Оригінал

Попередні статті

Музичне відео Vevo транслюється на великому екрані у сучасному ресторані.
28 липня 2026Музикаevelynswiderski

Vevo та Rockbot об'єднуються для ексклюзивної трансляції музичних відео у комерційних закладах США

Vevo та Rockbot оголосили про партнерство, щоб ексклюзивно доставляти преміальні музичні відео Vevo без реклами до ресторанів, спортзалів, магазинів та інших комерційних закладів по всій території США.

Наступні статті

Концептуальна ілюстрація вимірювання та оптимізації розробки програмного забезпечення за допомогою ШІ

Weave залучає $13.5 мільйонів для вимірювання продуктивності ШІ-кодингу

Стартап Weave, випускник Y Combinator, залучив $13.5 мільйонів для розробки програмного забезпечення, що вимірює продуктивність ШІ-інструментів та інженерів, борючись з "токенмаксінгом".

Концептуальна ілюстрація, що показує потік даних із супутників, конфліктів та вимірювань дітей, які надходять до системи машинного навчання, що прогнозує осередки недоїдання на карті.

Новий інструмент машинного навчання прогнозує спалахи дитячого недоїдання

Дослідники розробили систему машинного навчання, що прогнозує осередки недоїдання за три місяці, допомагаючи урядам та гуманітарним організаціям запобігати кризам.