Создайте монитор токенов за $10 для LM Studio с использованием дисплея ESP32
Переделка дешевого железа для работы с ИИ — традиция хакеров. Пользователь Reddit превратил дисплей погодной станции ESP32 за $10 с AliExpress в монитор токенов в секунду для LM Studio. Дисплей представляет собой небольшой экран 240×240 пикселей, который обычно продается как тикер биткоина, но на клоне не работали оригинальные проекты с GitHub. На помощь пришел Codex: пользователь попросил Claude Codex (вероятно, помощника по кодированию от Anthropic) написать кастомную прошивку, и через 15 минут монитор токенов заработал.
Проект использует Wi-Fi ESP32 для получения данных о скорости токенов из API LM Studio. Хотя пост не содержит точного кода, подход прост: опрашивать локальный HTTP-эндпоинт LM Studio (обычно http://localhost:1234), парсить скорость генерации токенов и выводить на маленький круглый дисплей. Дисплей использует драйвер ST7789 по SPI, распространенный среди этих модулей с AliExpress.
Ключевые детали из поста:
- Железо: ESP32-дисплей 240×240 (продается как погодная станция / тикер биткоина) с AliExpress за ~$10.
- Прошивка: написана с помощью Codex примерно за 15 минут.
- Функция: отображает скорость генерации токенов (токенов/сек) из LM Studio.
- API-эндпоинт: LM Studio выдает скорость токенов через локальный API; ESP32 опрашивает его по Wi-Fi.
- Драйвер: скорее всего, ST7789 (часто используется для 240×240 TFT).
Пользователь отмечает, что его конкретный клон дисплея не поддерживал существующие проекты на GitHub — распространенная проблема с дешевым железом с AliExpress, — но Codex быстро адаптировал код. Никаких специальных библиотек, кроме стандартного ядра ESP32 Arduino и TFT_eSPI, не упоминалось.
Это отличный проект на выходные для всех, кто запускает LM Studio локально. Общая стоимость компонентов — менее $15, включая плату ESP32 (хотя во многих таких дисплеях ESP32 уже встроен). Основная сложность — получить детали эндпоинта скорости токенов из LM Studio; проверьте его документацию API для точного пути.
Для кого это: разработчики, запускающие LM Studio локально, которые хотят видеть реальное время генерации токенов на физическом дисплее, не тратя более $50 на внешний монитор.
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Карты потока: обучение интегралу диффузионной модели для ускоренной выборки
Сандер Дилеман объясняет карты потоков — нейронные сети, которые напрямую предсказывают интеграл ОДУ диффузионной модели, обеспечивая более быструю семплировку, обучение на основе вознаграждения и управляемость.
Сократите затраты на токены на 95% с помощью семи техник оптимизации OpenClaw
Подробное руководство, описывающее семь методов снижения потребления токенов AI-агентами на 95%+, включая древовидные загрузочные файлы, автосжатие AI, перенос задач на локальную модель и фоновые задачи CPU по расписанию.
Стартовые затраты на OpenClaw: железо, API и месячный бюджет
Анализ затрат на агента OpenClaw: с $340 до $112 в месяц благодаря пяти оптимизациям
Разработчик отследил 18 000 API-вызовов четырёх агентов OpenClaw за 30 дней и обнаружил, что 70% задач не требовали GPT-4.1. Благодаря внедрению кэширования промптов, сокращению системных промптов, пакетной обработке аналитики, переходу на более дешёвые модели и установке лимитов на максимальное количество токенов, ежемесячные затраты снизились с $340 до $112.