Tutoriel du moteur inférieur de Groq LPU

Découvrez la vitesse du moteur d'inférence de l'unité de traitement du langage de GROQ (LPU) et dites au revoir aux longs temps d'attente de Chatgpt! Ce tutoriel montre comment le GROQ réduit considérablement les temps de réponse, de 40 secondes potentielles à seulement 2 secondes.

Nous couvrirons:

1. Comprendre le moteur d'inférence du LPU GROQ.
2. Comparaison des fonctionnalités et de l'architecture de l'API OpenAI et GROQ.
3. en utilisant le grooq en ligne et localement.
4. Intégration de l'API GROQ dans VScode.
5. Travailler avec l'API Groq Python.
6. Bâtiment des applications AI conscientes de contexte utilisant l'API GROQ et Llamaindex.

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Groq LPU Inférence Moteur: une plongée profonde

Le moteur d'inférence LPU de GROQ est un système de traitement révolutionnaire conçu pour les tâches séquentielles à forte intensité de calcul, en particulier la génération de réponse LLM. Cette technologie améliore considérablement le traitement de texte et la vitesse et la précision de la génération.

Par rapport aux CPU et GPU, le LPU possède une puissance de calcul supérieure, entraînant une prédiction de mots et une génération de texte considérablement plus rapides. Il atténue également efficacement les goulots d'étranglement de mémoire, une limitation GPU commune avec LLMS.

Le LPU de GROQ relève des défis tels que la densité de calcul, la bande passante de mémoire, la latence et le débit, surpassant les GPU et les TPU. Par exemple, il atteint plus de 310 jetons par seconde par utilisateur sur LLAMA-3 70B. En savoir plus sur l'architecture LPU dans le document de recherche GROQ ISCA 2022.

API OpenAI vs groq: une comparaison des performances

Actuellement, Groq LLMS est accessible via Groq.com, l'API Cloud Groq, le terrain de jeu GROQ et les plates-formes tierces comme Poe. Cette section compare les fonctionnalités et modèles OpenAI et Groq Cloud, les vitesses d'appel API comparées à l'aide de curl.

openai: offre une large gamme de fonctionnalités et de modèles, y compris:

1. Modèles d'intégration.
2. Modèles de génération de texte (GPT-4O, GPT-4 Turbo).
3. Interprète de code et recherche de fichiers.
4. Modèle de capacités de réglage fin.
5. Modèles de génération d'images.
6. Modèles audio (transcription, traduction, texte-vocation).
7. Modèles de vision (compréhension de l'image).
8. Fonction appelle.

L'API d'Openai est connue pour sa vitesse et ses coûts décroissants. Un exemple de commande Curl (prenant environ 13 secondes):

curl -X POST https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
      { "role": "user", "content": "How do I get better at programming?" }
    ]
  }'

GROQ: Bien que plus récent sur le marché, le Groq propose:

1. Modèles de génération de texte (LLAMA3 70B, GEMMA 7B, Mixtral 8x7b).
2. Transcription et traduction (Whisper Large V3 - Pas disponible publiquement).
3. Compatibilité de l'API Openai.
4. Fonction appelle.

Les temps de réponse nettement plus rapides de Groq Cloud sont évidents dans cet exemple de boucle (environ 2 secondes), présentant un avantage de 6,5x de vitesse:

curl -X POST https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
      { "role": "user", "content": "How do I get better at programming?" }
    ]
  }'

Utilisation du groqu: cloud et accès local

Groq Cloud fournit un terrain de jeu AI pour les modèles de test et les API. La création de compte est requise. Le terrain de jeu vous permet de sélectionner des modèles (par exemple, LLAMA3-70B-8192) et des invites d'entrée.

Pour l'accès local, générez une touche API dans la section des touches API Cloud Groq. Jan Ai facilite l'utilisation de LLM locale (Openai, anthropic, cohere, Mistralai, Groq). Après avoir installé et lancé Jan AI, configurez votre touche API GROQ dans les paramètres.

Remarque: les plans de nuages ​​de graphologie gratuits ont des limites de taux.

Intégration VScode et API Python GROQ

Intégrer le GROQ dans VSCODE à l'aide de l'extension CodeGPT. Configurez votre touche API Groq dans CodeGPT pour tirer parti de la vitesse de Groq pour l'aide de codage alimentée par AI.

L'API Groq Python propose des fonctionnalités telles que le streaming et l'achèvement de chat asynchrones. Cette section fournit des exemples à l'aide de DataCamp de DataCamp (ou un environnement de cahier Jupyter similaire). N'oubliez pas de définir votre variable d'environnement GROQ_API_KEY.

Construire des applications de contexte avec Llamaindex

Cette section démontre la création d'une application CHATPDF au contexte à l'aide de l'API GROQ et de Llamaindex. Cela implique de charger du texte à partir d'un PDF, de créer des intégres, de les stocker dans un magasin vectoriel et de construire un moteur de chat à chiffon avec l'histoire.

Conclusion

Le moteur d'inférence LPU de GROQ accélère considérablement les performances de LLM. Ce tutoriel a exploré le cloud Groq, l'intégration locale (Jan AI, VSCODE), l'API Python et la création d'applications de contexte. Envisagez d'explorer LLM Fineding comme une prochaine étape de votre apprentissage.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!