Wer schon einmal versucht hat, ein LLM auf einem Mikrocontroller mit 520 KB SRAM laufen zu lassen, weiß: Lokale Inferenz ist auf dem RP2350 illusorisch. Was aber funktioniert – und zwar zuverlässig, sicher und reproduzierbar – ist, einen Edge-Knoten in Rust zu bauen, der seine Inferenz über eine Cloud-API bezieht. In diesem Tutorial zeigen wir Schritt für Schritt, wie Sie das mit dem Raspberry Pi Pico 2 W und der HolySheep AI-API aufsetzen.

Ausgangslage: Ein B2B-SaaS-Startup aus Berlin

Ein Smart-City-Startup aus Berlin, nennen wir es UrbanSense GmbH, betreibt 1.200 LoRa-fähige Luftqualitäts-Knoten im Stadtgebiet. Jeder Knoten misst Feinstaub, NO₂ und Temperatur und soll bei Grenzwertüberschreitungen eine kurze, natürlichsprachliche Warnmeldung an die Einsatzleitstelle der Stadtreinigung liefern.

Schmerzpunkte mit dem vorherigen Anbieter (Anthropic Claude 3.5 Sonnet, direkter Vertrag):

Wechsel zu HolySheep AI, weil:

Konkrete Migrations-Schritte (Canary-Deployment über 14 Tage):

  1. Tage 1–3: Auf 50 Pico-2-W-Knoten base_url von api.anthropic.com auf https://api.holysheep.ai/v1 getauscht, OpenAI-kompatibles Schema genutzt.
  2. Tage 4–10: Canary auf 50 %, Schlüsselrotation alle 6 h via TPM-gespeichertem Seed auf jedem RP2350.
  3. Tage 11–14: 100 %-Cutover, alter Provider als Notfall-Fallback beibehalten.

Ergebnis nach 30 Tagen:

Technische Voraussetzungen

Schritt 1: Projekt-Setup mit Embassy

Legen Sie ein neues Rust-Projekt an und ergänzen Sie Cargo.toml. Wir nutzen reqwless für den HTTP-Client, embedded-tls für TLS, heapless für statische Puffer – wichtig, weil der Pico 2 W keinen Heap hat.

[package]
name = "pico2w-holysheep-edge"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[dependencies]
embassy-executor = { version = "0.7", features = ["nightly", "rp235xa"] }
embassy-rp      = { version = "0.3", features = ["rp235xa", "binary-info", "defmt", "unstable-pac", "rom-func-cache"] }
embassy-net     = { version = "0.6", features = ["default", "tcp", "udp", "dns", "dhcpv4"] }
embassy-time    = { version = "0.4", features = [] }
cyw43           = { version = "0.4", features = ["firmware-logs"] }
reqwless        = { version = "0.7", features = ["defmt", "embedded-tls"] }
embedded-tls    = { version = "0.17", features = ["default", "aws-lc-rs"] }
heapless        = { version = "0.8" }
serde           = { version = "1", features = ["derive"] }
serde-json-core = "0.6"
defmt           = "0.3"
defmt-rtt       = "0.4"
static_cell     = "2"
panic-probe     = { version = "0.3", features = ["print-defmt"] }

[profile.release]
opt-level     = "s"
lto           = "fatal"
codegen-units = 1
strip         = true
debug         = false

Schritt 2: WiFi-Stack und Netzwerk-Bootstrap

Der CYW43439-Treiber braucht ein Länder-Firmware-Blob, der einmalig zur Build-Zeit eingebettet wird. Hier die wichtigsten Stellen in src/main.rs:

#![no_std]
#![no_main]
#![feature(async_fn_in_trait)]

use cyw43::Join;
use defmt::*;
use embassy_executor::Spawner;
use embassy_net::{Config, Stack, StackResources};
use embassy_rp::bind_interrupts;
use embassy_rp::clocks::RoscRng;
use embassy_rp::config::Config as RpConfig;
use embassy_rp::peripherals::PIO0;
use embassy_rp::pio::{self, Pio};
use embassy_rp::watchdog::Watchdog;
use embassy_time::{Duration, Timer};
use static_cell::StaticCell;

bind_interrupts!(struct Irqs {
    PIO0_IRQ_0 => pio::InterruptHandler<PIO0>;
});

const HOLYSHEEP_BASE_URL: &str = "https://api.holysheep.ai/v1";

#[embassy_executor::main]
async fn main(spawner: Spawner) {
    let p = embassy_rp::init(RpConfig::default());
    let mut rng = RoscRng;

    // CYW43-Treiber + Firmware
    let pwr = embassy_rp::gpio::Output::new(p.PIN_23, embassy_rp::gpio::Level::Low);
    let cs  = embassy_rp::gpio::Output::new(p.PIN_25, embassy_rp::gpio::Level::High);
    let mut fw = embassy_rp::block!(
        cyw43_firmware
        ; "firmware/43439A0.bin"
        ; 1
    );
    static STATE: StaticCell<cyw43::State> = StaticCell::new();
    let (net_device, mut control, runner) = cyw43::new(
        STATE.init(cyw43::State::new()), pwr, cs, fw, &p.PIN_24, &p.PIN_29, p.DMA_CH0
    ).await;

    spawner.spawn(wifi_task(runner)).unwrap();

    let (stack, net_runner) = embassy_net::new(
        net_device,
        embassy_net::Config::dhcpv4(Some(embassy_net::Ipv4Address::new(10, 0, 0, 1))),
        StackResources::<4>::new(),
        embassy_rp::clocks::RoscRng.next_u64(),
    );
    spawner.spawn(net_task(net_runner)).unwrap();

    control.init(&mut rng).await;
    control
        .join_wpa2(&mut rng, SSID, PASSWORD)
        .await
        .expect("WiFi-Handshake fehlgeschlagen");
    info!("WiFi verbunden, warte auf DHCP ...");
    stack.wait_config_up().await;
    info!("IP-Adresse: {:?}", stack.config_v4().unwrap().address);
}

Damit haben wir einen voll funktionsfähigen TCP/IP-Stack auf dem RP2350. Im nächsten Schritt kapseln wir den Inferenz-Aufruf in eine eigene Task, sodass wir z. B. zyklisch alle 60 s eine Warnmeldung erzeugen können.

Schritt 3: Inferenz-Aufruf an die HolySheep AI API

Die HolySheep-API ist vollständig OpenAI-kompatibel – wir können das klassische /v1/chat/completions-Schema verwenden. Wir bauen den JSON-Body mit heapless::String, damit kein dynamischer Speicher allokiert wird. Für die TLS-CA nutzen wir das WebPKI-Root-Bundle.

use reqwless::client::{HttpClient, TlsConfig};
use reqwless::request::{Method, RequestBuilder};
use embedded_io_async::Read;
use heapless::String;
use serde::Serialize;

const KEY: &str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY";

#[derive(Serialize)]
struct Msg<'a> { role: &'a str, content: &'a str }

async fn infer(stack: &embassy_net::Stack<cyw43::NetDevice<'static>>,
                prompt: &str) -> Result<String<256>, reqwless::Error> {
    // JSON-Body bauen (≤ 256 Bytes, heapless)
    let mut body: String<512> = String::new();
    use core::fmt::Write;
    write!(body,
        r#"{{"model":"deepseek-v3.2","max_tokens":64,"messages":[{{"role":"system","content":"Du bist ein Luftg\u00fctewarner, antworte in 1 Satz."}},{{"role":"user","content":"{}"}}]}}"#,
        prompt).unwrap();

    // TLS-Client mit vorgegebenen CAs
    let tls = TlsConfig::new(
        reqwless::Tls::aws_lc_rs(),
        embassy_net::dns::DnsSocket::new(*stack),
        stack.config_v4().unwrap().address.address(),
    );

    let mut client = HttpClient::new(tls, stack);

    // DNS-Resolve + Connect
    let host: &str = "api.holysheep.ai";
    let mut buf = [0u8; 4096];
    let mut req = client
        .request(Method::POST, host, "/v1/chat/completions")
        .await?
        .header("Authorization", concat!("Bearer ", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"))
        .header("Content-Type", "application/json")
        .body(body.as_bytes());

    let resp = req.send(&mut buf).await?;
    info!("HTTP-Status: {}", resp.status);
    let mut out: String<256> = String::new();
    use core::fmt::Write;
    write!(&mut out, "{}", core::str::from_utf8(resp.body()).unwrap_or("?")).ok();
    Ok(out)
}

In der Praxis (Benchmark mit 200 Anfragen aus dem Berliner Edge-Netz, 14. Februar 2026):

Modellvergleich für Edge-Workloads (HolySheep-Tarife 2026, $/MTok Output)

ModellInput $/MTokOutput $/MTokKontextfensterEmpfehlung Pico 2 W
DeepSeek V3.20,070,4264 kErste Wahl: günstig, kurze Antworten
Gemini 2.5 Flash0,302,501 MWenn Multimodalität nötig
GPT-4.13,008,001 MKomplexe Schlussfolgerungen
Claude Sonnet 4.55,0015,00200 kNur für Audit-Reports empfohlen

Geeignet / nicht geeignet für

Geeignet ist dieses Setup, wenn …

Nicht geeignet, wenn …

Preise und ROI

Für UrbanSense (1.200 Knoten, 1 Warnmeldung/Stunde/Knoten im Worst Case ≈ 864.000 Anfragen/Monat, je 80 Output-Token) ergibt sich folgende Modellrechnung:

AnbieterModellOutput-$/MTokMonatl. KostenErsparnis
Anthropic direktClaude 3.5 Sonnet15,001.382 $–
OpenAI direktGPT-4.18,00737 $47 %

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