Локальный self-hosted ассистент для умного дома, ориентированный на приватность и работающий на Raspberry Pi, NAS или мини-ПК.
judahpaul16/gpt-home
Голосовой ассистент для Raspberry Pi с самостоятельным размещением: LiteLLM и LangGraph добавляют общение в стиле ChatGPT в систему умного дома.
Open source альтернатива:Amazon Alexa
Google Nest Hub
- Звёзды
- 652
- Форки
- 68
- Открытые issues
- 0
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
GPT Home — это голосовой ассистент, который можно самостоятельно собрать на Raspberry Pi или другом Linux-компьютере. Он позиционируется как альтернатива коммерческим умным колонкам, таким как Google Nest Hub и Amazon Alexa, с самостоятельным размещением. Запросы проходят через LiteLLM, поэтому можно выбрать любую из более чем 100 поддерживаемых им моделей от разных провайдеров, включая OpenAI, Anthropic и Google. API-ключ можно указать в файле .env или на странице настроек в веб-интерфейсе.
Ассистент отвечает на обычные вопросы, переводит, показывает погоду через OpenWeatherMap или Open-Meteo, устанавливает будильники и напоминания, ведёт списки дел и работает с календарями CalDAV. Он также управляет воспроизведением в Spotify и освещением Philips Hue, а постоянную память хранит в PostgreSQL с pgvector. Проект запускается как набор сервисов Docker Compose: голосовой бэкенд, сервер FastAPI, фронтенд на React, nginx в роли обратного прокси и сервис Spotify Connect.
Для установки предусмотрен скрипт, который устанавливает Docker и связанные зависимости; для плат Raspberry Pi без Ethernet также есть скрипт настройки Wi-Fi. Для ввода и вывода аудио подходят устройства ALSA или PortAudio, а на дополнительном компактном дисплее с интерфейсом I2C или SPI можно отображать статус.
Ключевые возможности
- 01Подключается через LiteLLM к более чем 100 провайдерам LLM; API-ключ можно указать в .env или веб-интерфейсе.
- 02Работает с будильниками, напоминаниями, списками дел и событиями календарей CalDAV.
- 03Показывает погоду через OpenWeatherMap и Open-Meteo.
- 04Управляет воспроизведением в Spotify и освещением Philips Hue.
- 05Хранит постоянную память в PostgreSQL с pgvector.
- 06Запускается как набор сервисов Docker Compose; в комплекте есть скрипт установки для Raspberry Pi и других Linux-систем.
Сценарии использования
- Создание домашнего голосового ассистента на Raspberry Pi — альтернативы коммерческим умным колонкам с упором на конфиденциальность.
- Добавление голосового управления Spotify и освещением Philips Hue в умный дом собственной сборки.
- Эксперименты с голосовыми конвейерами, объединяющими LLM, распознавание речи и интеграции с умным домом.
Быстрый старт
- 1
Запустите официальный скрипт настройки из README (он передаёт удалённый скрипт в bash, поэтому запустите его самостоятельно).
- 2
Задайте LITELLM_API_KEY в файле .env (или через веб-интерфейс по адресу gpt-home.local/settings).
- 3
Перезапустите службы, чтобы применить новый ключ.
docker compose down && docker compose up -d - 4
Просмотрите журналы и убедитесь, что ассистент запущен.
docker compose logs -f
Что важно знать
- Предназначено для Raspberry Pi и систем Linux; требуется аудиооборудование, например динамик и микрофон.
- Нужен API-ключ провайдера LLM; его использование может повлечь расходы.
- Лицензируется по GPL-3.0 — лицензии с copyleft, требующей публиковать производные работы как открытый исходный код.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое gpt-home?
- Голосовой ассистент для Raspberry Pi с самостоятельным размещением: LiteLLM и LangGraph добавляют общение в стиле ChatGPT в систему умного дома. GPT Home — это голосовой ассистент, который можно самостоятельно собрать на Raspberry Pi или другом Linux-компьютере. Он позиционируется как альтернатива коммерческим умным колонкам, таким как Google Nest Hub и Amazon Alexa, с самостоятельным размещением. Запросы проходят через LiteLLM, поэтому можно выбрать любую из более чем 100 поддерживаемых им моделей от разных провайдеров, включая OpenAI, Anthropic и Google. API-ключ можно указать в файле .env или на странице настроек в веб-интерфейсе.
- gpt-home можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- gpt-home распространяется с открытым исходным кодом под лицензией GPL-3.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- gpt-home всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в gpt-home — 13 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать gpt-home?
- Создание домашнего голосового ассистента на Raspberry Pi — альтернативы коммерческим умным колонкам с упором на конфиденциальность. Добавление голосового управления Spotify и освещением Philips Hue в умный дом собственной сборки. Эксперименты с голосовыми конвейерами, объединяющими LLM, распознавание речи и интеграции с умным домом.
- Как установить gpt-home?
- Запустите официальный скрипт настройки из README (он передаёт удалённый скрипт в bash, поэтому запустите его самостоятельно). Задайте LITELLM_API_KEY в файле .env (или через веб-интерфейс по адресу gpt-home.local/settings). Перезапустите службы, чтобы применить новый ключ.: docker compose down && docker compose up -d Просмотрите журналы и убедитесь, что ассистент запущен.: docker compose logs -f
- Где скачать gpt-home?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/judahpaul16/gpt-home
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Leon — персональный ИИ-ассистент с открытым исходным кодом, который работает локально и использует инструменты, память и контекст для выполнения задач.
Основной сервер голосового ассистента SEPIA: NLU, управление диалогами, интеграция со smart-сервисами и учётными записями через REST API.
Самостоятельно размещаемый персональный ИИ-ассистент с несколькими агентами на базе LangGraph, который связывает почту, календарь, документы и задачи и запрашивает подтверждение перед выполнением действий.
CasaOS — облачная система с открытым исходным кодом для дома: веб-интерфейс позволяет запускать Docker-приложения и управлять файлами на собственном оборудовании.
Самостоятельно размещаемый персональный AI-ассистент: общается через Telegram, выполняет задачи по расписанию и подключается к MCP-серверам и инструментам хоста.