Jedenaste przykazanie: Nie bądź obojętny!

Jak uzyskać pomoc AI bez przeglądarki na RPi5 1GB

Szczegóły
Kategoria: Czaty z AI

Skoro głównym celem jest całkowite ominięcie przeglądarki, najsensowniejszą alternatywą dla tak małej ilości RAM-u są narzędzia tekstowe (CLI) działające bezpośrednio w Terminalu. Zużywają one zaledwie kilkanaście megabajtów pamięci.

Możesz zainstalować darmowe i genialne narzędzie o nazwie tgpt (Terminal GPT), które pozwala rozmawiać z AI bezpośrednio w konsoli bez konfiguracji kluczy API i bez przeglądarki.

Instrukcja instalacji tgpt na Raspberry Pi:

  1. Otwórz Terminal (Ctrl + Alt + T).

  2. Pobierz i zainstaluj narzędzie jednym poleceniem:

    bash

    curl -sSL https://githubusercontent.com | bash

    Używaj kodu z rozwagą.

  3. Po zakończeniu instalacji, po prostu wpisz w terminalu:

    bash

    tgpt

    Używaj kodu z rozwagą.

    ...i możesz pisać z AI bezpośrednio w oknie konsoli. Jeśli chcesz zadać szybkie jednorazowe pytanie, wystarczy wpisać: tgpt "Twoje pytanie po polsku".

To rozwiązanie oszczędzi Twój RAM, wykorzysta potencjał szybkiego dysku NVMe i pozwoli Ci błyskawicznie wywoływać sztuczną inteligencję bez uruchamiania przeglądarki internetowej.

==================================================================

Mam RPi5 i zaledwie 1 GB RAM (system na dysku NVMe 250 GB). Czy da sie zwiększyć RAM kosztem dysku?

        1. ChatGPT powiedział:

Tak — częściowo. Nie da się fizycznie zwiększyć RAM-u w Raspberry Pi 5 kosztem NVMe, ale możesz użyć dysku jako swap, czyli wirtualnej pamięci.

Przy 1 GB RAM może to być bardzo pomocne, choć swap jest wielokrotnie wolniejszy od prawdziwego RAM-u.

Na Raspberry Pi OS możesz sprawdzić obecny swap:

free -h
swapon --show

Jeśli chcesz, mogę Ci pokazać jak ustawić np. 4–8 GB swapu na NVMe, tak żeby niepotrzebnie nie zużywać dysku i jednocześnie poprawić działanie RPi 5 z 1 GB RAM.

        1. Powiedziałeś(-aś):

Okazało się, że źle pamiętałem, jest lepiej a pytałem pod kątem zastosowania aplikacji Chat AI czy to wystarczy: adolf@RPi5:~ $ free -h razem użyte wolne dzielone buf/cache dostępne Pamięć: 2,0Gi 869Mi 544Mi 66Mi 854Mi 1,1Gi Wymiana: 2,0Gi 409Mi 1,6Gi adolf@RPi5:~ $ swapon --show NAME TYPE SIZE USED PRIO /dev/zram0 partition 2G 409,4M 100 adolf@RPi5:~ $

        1. ChatGPT powiedział:

Tak — 2 GB RAM w RPi 5 to już zupełnie inna sytuacja, ale wszystko zależy od tego, co dokładnie rozumiesz przez „aplikację Chat AI”.

Z Twojego wyniku:

  • RAM: 2 GB

  • używane: ~869 MB

  • dostępne: ~1,1 GB

  • zRAM: 2 GB, z czego ~409 MB jest już używane

  • NVMe 250 GB jest praktycznie niewykorzystany jako swap, bo obecnie swap działa na /dev/zram0.

Czy wystarczy?

Jeśli RPi 5 ma być klientem Chat AI — np. aplikacja wysyła zapytania do ChatGPT/OpenAI lub innego API, a model działa w chmurze — 2 GB RAM spokojnie wystarczy. W takim przypadku Raspberry Pi obsługuje tylko aplikację, interfejs i komunikację z API.

Jeśli chcesz uruchamiać model AI lokalnie na RPi 5, sytuacja wygląda inaczej. 2 GB RAM jest bardzo ograniczające. Małe modele/quantized modele mogą działać, ale będą wolne i trzeba będzie mocno uważać na zużycie pamięci. Swap może zapobiec wywaleniu aplikacji, ale nie zrobi z 2 GB RAM komputera z 8 czy 16 GB — przy intensywnym korzystaniu system zacznie mocno zwalniać.

Co ciekawe, u Ciebie zRAM już działa i ma 2 GB. To oznacza, że system ma dodatkowy bufor pamięci skompresowanej w RAM. 409 MB USED nie oznacza więc po prostu „brakuje Ci 409 MB RAM”; część stron pamięci została przeniesiona do skompresowanej przestrzeni zRAM.

Jeżeli napiszesz mi jaką konkretnie aplikację Chat AI chcesz uruchomić na RPi 5 (np. Open WebUI, Ollama, AnythingLLM, Home Assistant + AI, własna aplikacja Python itd.), mogę ocenić, czy 2 GB wystarczy i czy warto wykorzystać Twoje NVMe jako dodatkowy swap.

        1. Powiedziałeś(-aś):

Zależy mi wyłącznie na jak najprostszej po to, by zastąpić mozolne wstukiwanie na początku rozmowy w linię tekstu w przeglądarce a dodatkowo by móc potem zarchiwizować porady. W sumie dość bierne korzystanie.

        1. ChatGPT powiedział:

Tak — przy takim zastosowaniu 2 GB RAM w RPi 5 w zupełności wystarczy. I nawet nie ma sensu kombinować z większym swapem na NVMe.

Rozumiem Twój cel jako bardzo prosty „terminal” do rozmów z AI:

  1. wpisujesz pytanie,

  2. wysyłasz je do ChatGPT/AI,

  3. otrzymujesz odpowiedź,

  4. możesz zachować rozmowę/poradę w archiwum,

  5. bez uruchamiania lokalnego modelu AI.

W takim wariancie model AI pracuje po stronie serwera, a Raspberry Pi jest tylko klientem. Najwięcej pamięci będzie potrzebowała przeglądarka, nie samo AI.

Przy Twoim obecnym stanie:

RAM        2 GB
dostępne   ~1,1 GB
zRAM       2 GB

jest całkiem dobrze. Nie zwiększałbym na razie swapu.

Co bym zrobił na Twoim miejscu

Jeżeli chodzi Ci przede wszystkim o wygodę, rozważyłbym bardzo prostą lokalną aplikację webową działającą na RPi:

┌─────────────────────────────────────┐
│             Moje AI                 │
├─────────────────────────────────────┤
│                                     │
│  [ wpisz pytanie................ ]  │
│                                     │
│             [ Wyślij ]              │
│                                     │
├─────────────────────────────────────┤
│  Odpowiedź AI:                      │
│                                     │
│  ...                                 │
│                                     │
├─────────────────────────────────────┤
│  📁 Archiwum                        │
│  • 2026-09-07 - konfiguracja RPi   │
│  • 2026-09-06 - Python              │
│  • 2026-09-04 - NVMe                │
└─────────────────────────────────────┘

I właśnie tutaj RPi 5 z 2 GB RAM jest bardzo dobrym sprzętem. Można zrobić to tak, żeby nie było potrzeby każdorazowego otwierania ChatGPT, szukania pola i wklejania tekstu.

Co więcej, skoro masz NVMe 250 GB, archiwum rozmów może być przechowywane lokalnie — nawet jako zwykła baza SQLite. To będzie bardzo lekkie.

Jeśli chcesz, mogę Ci zaproponować najprostszą możliwą wersję takiego „własnego ChatGPT na RPi”, bez Ollamy, bez lokalnego modelu i bez ciężkich frameworków. W praktyce mogłoby to być kilka plików + SQLite + API OpenAI, a interfejs otwierasz normalnie w przeglądarce.

        1. Powiedziałeś(-aś):

bardzo proszę

        1. ChatGPT powiedział:

Jasne. Przy Twoim zastosowaniu zrobiłbym to maksymalnie prosto: mały serwer na RPi 5, strona WWW w przeglądarce, API do ChatGPT i lokalne archiwum w SQLite.

Nie instalowałbym Ollamy ani żadnego modelu lokalnego — na Twoim sprzęcie nie ma to sensu.

Proponowana wersja

             Raspberry Pi 5
          ┌───────────────────┐
          │   prosta aplikacja│
          │       WWW         │
          │                   │
          │   SQLite          │──── archiwum rozmów
          │                   │
          └─────────┬─────────┘
                    │
                    │ HTTPS / API
                    ▼
              OpenAI / ChatGPT

W przeglądarce miałbyś np.:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Moje AI                         [Archiwum] │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                                             │
│  Ty:                                        │
│  ┌───────────────────────────────────────┐  │
│  │ Jak skonfigurować RPi5...?            │  │
│  └───────────────────────────────────────┘  │
│                              [ WYŚLIJ ]     │
│                                             │
│  AI:                                        │
│  ┌───────────────────────────────────────┐  │
│  │ Odpowiedź pojawia się tutaj...        │  │
│  │                                       │  │
│  └───────────────────────────────────────┘  │
│                                             │
│  [ ZAPISZ ROZMOWĘ ]                         │
└─────────────────────────────────────────────┘

Archiwum

Klikasz Archiwum i dostajesz np.:

2026-09-07  RPi5 - konfiguracja AI
2026-09-06  Instalacja programu X
2026-09-05  Problem z NVMe
2026-09-02  Python - instalacja biblioteki

Klikasz rozmowę → otwiera się cała historia.

Możemy również zrobić wyszukiwanie:

[ szukaj w archiwum: NVMe             ] 🔍

Co ważne — będzie to bardzo lekkie

Do działania wystarczy mniej więcej:

  • Python

  • Flask

  • SQLite

  • biblioteka OpenAI

  • zwykły HTML/CSS/JavaScript

Nie potrzebujesz Dockera, Ollamy, Node.js, Reacta itd.

Przy Twoich 2 GB RAM będzie to dla RPi wręcz banalne obciążenie. NVMe zapewni szybkie i trwałe przechowywanie archiwum.

Jedna ważna rzecz

Klucz API OpenAI nie powinien znajdować się w kodzie strony WWW. Przeglądarka będzie rozmawiała wyłącznie z Twoim RPi, a dopiero RPi będzie komunikowało się z API.

Czyli:

Przeglądarka
     │
     ▼
   RPi  ← klucz API tutaj
     │
     ▼
   OpenAI

To jest znacznie lepsze rozwiązanie niż wpisywanie klucza w JavaScript.

Mogę Ci to przygotować krok po kroku

I proponuję zrobić od razu gotową, działającą wersję 1.0, którą będziesz mógł skopiować na RPi.

Mogę przygotować:

  1. instalację potrzebnych rzeczy na Raspberry Pi,

  2. kompletny kod aplikacji,

  3. prosty interfejs WWW,

  4. obsługę rozmów wieloetapowych — czyli AI pamięta wcześniejsze wypowiedzi w bieżącej rozmowie,

  5. automatyczne zapisywanie rozmów do SQLite,

  6. archiwum z możliwością ponownego otwarcia rozmowy,

  7. możliwość usunięcia rozmowy,

  8. uruchamianie aplikacji automatycznie po starcie RPi.

I zrobiłbym to tak, żebyś po instalacji wchodził po prostu np. na:

http://raspberrypi.local:5000

i miał własny, bardzo prosty interfejs do AI.

Jeżeli chcesz, w następnym kroku mogę od razu podać kompletną wersję 1.0 — pliki i polecenia instalacyjne, gotowe do wklejenia do terminala RPi.

        1. Powiedziałeś(-aś):

bardzo proszę, zarchiwizuje bo teraz jestem na Zorinie i potem to według wskaz ówek w archiwum, zainstaluję na Malince

        1. ChatGPT powiedział:

Oczywiście. Przygotuję Ci to jako gotową instrukcję do późniejszego wykonania na Raspberry Pi 5. Zrobiłbym pierwszą wersję celowo prostą i niezależną od ciężkich programów.

Jedna rzecz: ponieważ aplikacja będzie korzystała z API OpenAI, przed instalacją trzeba będzie mieć klucz API OpenAI i skonfigurować go na RPi. Nie będziemy umieszczać go w kodzie strony.

„Moje AI” na Raspberry Pi 5 — wersja 1.0

1. Co otrzymasz

Po instalacji na RPi będziesz miał lokalną stronę WWW:

http://raspberrypi.local:5000

Na niej:

┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 MOJE AI       [ ARCHIWUM ]  │
├──────────────────────────────────────────────┤
│                                              │
│ Zadaj pytanie:                               │
│                                              │
│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
│ │                                          │ │
│ │                                          │ │
│ └──────────────────────────────────────────┘ │
│                              [ WYŚLIJ ]      │
│                                              │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ Odpowiedź:                                   │
│                                              │
│ ...                                           │
│                                              │
└──────────────────────────────────────────────┘

Rozmowa będzie zapisywana automatycznie.

W archiwum:

2026-09-07  Konfiguracja Raspberry Pi
2026-09-08  Problem z Pythonem
2026-09-09  Jak skonfigurować NVMe

Kliknięcie pozycji otworzy całą rozmowę.

2. Instalacja na Raspberry Pi

Zakładam Raspberry Pi OS 64-bit i że system jest już uruchomiony z NVMe.

Najpierw:

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

Następnie Python i potrzebne narzędzia:

sudo apt install -y python3 python3-venv python3-pip

Tworzymy katalog:

mkdir -p ~/moje-ai
cd ~/moje-ai

Tworzymy środowisko Pythona:

python3 -m venv venv

Aktywujemy je:

source venv/bin/activate

Instalujemy Flask i bibliotekę OpenAI:

pip install flask openai

3. Klucz API

Najbezpieczniej będzie przechowywać go jako zmienną środowiskową.

Po uzyskaniu klucza:

nano ~/.bashrc

Na końcu dodaj:

export OPENAI_API_KEY="TU_WKLEJ_SWÓJ_KLUCZ"

Zapisz:

Ctrl+O → Enter → Ctrl+X

Następnie:

source ~/.bashrc

Sprawdzenie:

echo $OPENAI_API_KEY

Powinien pojawić się klucz.

Nie pokazuj go nikomu i nie umieszczaj go w kodzie aplikacji.

4. Plik aplikacji

W katalogu:

cd ~/moje-ai
nano app.py

Wklej:

from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from openai import OpenAI
import sqlite3
import os
from datetime import datetime

app = Flask(__name__)

client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

DB = "moje_ai.db"


def get_db():
    conn = sqlite3.connect(DB)
    conn.row_factory = sqlite3.Row
    return conn


def init_db():
    conn = get_db()

    conn.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS conversations (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            title TEXT,
            created_at TEXT
        )
    """)

    conn.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS messages (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            conversation_id INTEGER,
            role TEXT,
            content TEXT,
            created_at TEXT
        )
    """)

    conn.commit()
    conn.close()


@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")


@app.route("/api/chat", methods=["POST"])
def chat():
    data = request.json

    conversation_id = data.get("conversation_id")
    message = data.get("message", "").strip()

    if not message:
        return jsonify({"error": "Brak wiadomości"}), 400

    conn = get_db()

    # Nowa rozmowa
    if not conversation_id:
        title = message[:60]

        cur = conn.execute(
            "INSERT INTO conversations (title, created_at) VALUES (?, ?)",
            (title, datetime.now().isoformat())
        )

        conversation_id = cur.lastrowid
        conn.commit()

    # Zapisz wiadomość użytkownika
    conn.execute(
        """
        INSERT INTO messages
        (conversation_id, role, content, created_at)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
        """,
        (
            conversation_id,
            "user",
            message,
            datetime.now().isoformat()
        )
    )

    conn.commit()

    # Pobierz historię rozmowy
    rows = conn.execute(
        """
        SELECT role, content
        FROM messages
        WHERE conversation_id = ?
        ORDER BY id
        """,
        (conversation_id,)
    ).fetchall()

    messages = [
        {
            "role": row["role"],
            "content": row["content"]
        }
        for row in rows
    ]

    # Zapytanie do OpenAI
    response = client.responses.create(
        model="gpt-5.6-mini",
        input=messages
    )

    answer = response.output_text

    # Zapisz odpowiedź
    conn.execute(
        """
        INSERT INTO messages
        (conversation_id, role, content, created_at)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
        """,
        (
            conversation_id,
            "assistant",
            answer,
            datetime.now().isoformat()
        )
    )

    conn.commit()
    conn.close()

    return jsonify({
        "conversation_id": conversation_id,
        "answer": answer
    })


@app.route("/api/conversations")
def conversations():
    conn = get_db()

    rows = conn.execute(
        """
        SELECT id, title, created_at
        FROM conversations
        ORDER BY id DESC
        """
    ).fetchall()

    conn.close()

    return jsonify([
        dict(row) for row in rows
    ])


@app.route("/api/conversation/<int:conversation_id>")
def conversation(conversation_id):
    conn = get_db()

    rows = conn.execute(
        """
        SELECT role, content, created_at
        FROM messages
        WHERE conversation_id = ?
        ORDER BY id
        """,
        (conversation_id,)
    ).fetchall()

    conn.close()

    return jsonify([
        dict(row) for row in rows
    ])


@app.route("/api/conversation/<int:conversation_id>", methods=["DELETE"])
def delete_conversation(conversation_id):
    conn = get_db()

    conn.execute(
        "DELETE FROM messages WHERE conversation_id = ?",
        (conversation_id,)
    )

    conn.execute(
        "DELETE FROM conversations WHERE id = ?",
        (conversation_id,)
    )

    conn.commit()
    conn.close()

    return jsonify({"ok": True})


if __name__ == "__main__":
    init_db()

    app.run(
        host="0.0.0.0",
        port=5000,
        debug=False
    )

Uwaga: nazwa modelu w kodzie może wymagać dostosowania do modeli dostępnych na Twoim koncie w chwili instalacji. Jeśli API zwróci błąd dotyczący gpt-5.6-mini, zmienimy tę jedną linijkę na aktualny dostępny model.

5. Strona WWW

Tworzymy katalog:

mkdir -p ~/moje-ai/templates

Następnie:

nano ~/moje-ai/templates/index.html

Wklej:

<!DOCTYPE html>
<html lang="pl">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

<title>Moje AI</title>

<style>

body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    max-width: 1000px;
    margin: auto;
    padding: 20px;
    background: #f3f3f3;
}

h1 {
    margin-bottom: 10px;
}

button {
    padding: 10px 18px;
    border: none;
    border-radius: 6px;
    background: #2563eb;
    color: white;
    cursor: pointer;
}

button:hover {
    background: #1d4ed8;
}

textarea {
    width: 100%;
    min-height: 100px;
    padding: 12px;
    box-sizing: border-box;
    font-size: 16px;
    border-radius: 6px;
    border: 1px solid #bbb;
}

#answer {
    margin-top: 20px;
    background: white;
    padding: 20px;
    border-radius: 8px;
    white-space: pre-wrap;
}

#archive {
    margin-top: 30px;
    background: white;
    padding: 20px;
    border-radius: 8px;
}

.archive-item {
    padding: 10px;
    border-bottom: 1px solid #ddd;
    cursor: pointer;
}

.archive-item:hover {
    background: #eee;
}

.user {
    background: #e0edff;
    padding: 12px;
    margin-top: 10px;
    border-radius: 8px;
}

.ai {
    background: #fff;
    padding: 12px;
    margin-top: 10px;
    border-radius: 8px;
}

</style>
</head>

<body>

<h1>Moje AI</h1>

<textarea
    id="message"
    placeholder="Wpisz pytanie..."
></textarea>

<br><br>

<button onclick="sendMessage()">
    Wyślij
</button>

<button onclick="newConversation()">
    Nowa rozmowa
</button>

<div id="answer"></div>

<div id="archive">

<h2>Archiwum</h2>

<div id="conversations"></div>

</div>

<script>

let conversationId = null;


async function sendMessage() {

    const box = document.getElementById("message");

    const message = box.value.trim();

    if (!message) return;

    document.getElementById("answer").innerText =
        "Czekam na odpowiedź...";

    const response = await fetch("/api/chat", {

        method: "POST",

        headers: {
            "Content-Type": "application/json"
        },

        body: JSON.stringify({
            conversation_id: conversationId,
            message: message
        })

    });

    const data = await response.json();

    if (data.error) {

        document.getElementById("answer").innerText =
            "Błąd: " + data.error;

        return;
    }

    conversationId = data.conversation_id;

    document.getElementById("answer").innerText =
        data.answer;

    box.value = "";

    loadArchive();
}


function newConversation() {

    conversationId = null;

    document.getElementById("message").value = "";

    document.getElementById("answer").innerText = "";

}


async function loadArchive() {

    const response =
        await fetch("/api/conversations");

    const data =
        await response.json();

    const container =
        document.getElementById("conversations");

    container.innerHTML = "";

    data.forEach(item => {

        const div =
            document.createElement("div");

        div.className = "archive-item";

        div.innerText =
            item.title;

        div.onclick = () =>
            loadConversation(item.id);

        container.appendChild(div);

    });
}


async function loadConversation(id) {

    conversationId = id;

    const response =
        await fetch("/api/conversation/" + id);

    const data =
        await response.json();

    const container =
        document.getElementById("answer");

    container.innerHTML = "";

    data.forEach(item => {

        const div =
            document.createElement("div");

        div.className =
            item.role === "user"
                ? "user"
                : "ai";

        div.innerText =
            (item.role === "user"
                ? "TY:\n"
                : "AI:\n") +
            item.content;

        container.appendChild(div);

    });

}


loadArchive();

</script>

</body>
</html>

6. Uruchomienie

W terminalu:

cd ~/moje-ai
source venv/bin/activate
python app.py

Powinno pojawić się coś w rodzaju:

* Running on all addresses
* Running on http://127.0.0.1:5000
* Running on http://192.168.x.x:5000

Na innym komputerze w tej samej sieci wpisujesz w przeglądarce:

http://IP_RASPBERRY_PI:5000

Na przykład:

http://192.168.1.50:5000

I masz własny prosty interfejs.

7. Archiwum

Całe archiwum znajduje się w jednym pliku:

~/moje-ai/moje_ai.db

To jest baza SQLite.

To ma sporą zaletę: możesz ją później skopiować na komputer, zrobić backup albo przenieść na inne RPi.

Możesz robić kopię:

cp ~/moje-ai/moje_ai.db ~/moje-ai/moje_ai_backup.db

Albo np. na pendrive/NVMe.

8. Automatyczne uruchamianie

Na początku nie robiłbym tego.

Najpierw uruchom ręcznie i sprawdźmy, czy wszystko działa. Dopiero później można zrobić usługę systemową, dzięki której:

włączasz Raspberry Pi → aplikacja startuje sama → otwierasz przeglądarkę → gotowe.

To będzie dosłownie kilka dodatkowych poleceń.

Jedna rzecz, którą proponuję zmienić w wersji 2.0

Ta pierwsza wersja jest celowo minimalistyczna. Ale do Twojego zastosowania dodałbym później trzy rzeczy:

  • nazwę rozmowy można zmienić — zamiast automatycznego „Jak skonfigurować RPi...”

  • eksport rozmowy do TXT/HTML/PDF

  • wyszukiwanie w archiwum

Wtedy RPi może się stać naprawdę wygodnym osobistym notatnikiem/archiwum porad AI, a nie tylko nakładką na ChatGPT.

I jeszcze jedna ważna uwaga

Ponieważ będziesz korzystał z API, rozmowy będą wysyłane do usługi AI, tak samo jak przy korzystaniu z ChatGPT w chmurze. Lokalnie na RPi pozostanie natomiast kopia rozmów w SQLite.

Jeżeli zapiszesz tę odpowiedź w swoim archiwum, wystarczy później zacząć od „1. Instalacja na Raspberry Pi”. Nie musisz pamiętać całej procedury.

        1. Powiedziałeś(-aś):

Serdeczne dzięki, zaraz zarchiwizuję kopiując do pliku *.odt i potem przejdę na Malinkę. Pozdrawiam Adek

        1. ChatGPT powiedział:

Nie ma za co, Adek! 😊

To będzie bardzo fajny i praktyczny sposób wykorzystania Malinki — lekki interfejs do AI + własne, lokalne archiwum porad. Przy Twoich 2 GB RAM RPi 5 powinno sobie z tym bez problemu poradzić.

Skopiuj spokojnie instrukcję do .odt, a gdy już usiądziesz przy Malince, możemy przejść przez instalację krok po kroku, sprawdzając po każdym etapie, czy wszystko działa. Nie będziesz musiał zgadywać, co zrobić w razie jakiegoś komunikatu czy błędu.

Pozdrawiam serdecznie, Adek! 👋
Powodzenia z Malinką i do następnego! 🍓🐧



 

 

Main Menu