Groq での LLaMA モデルの使用: 初心者ガイド-Python チュートリアル-php.cn

Groq での LLaMA モデルの使用: 初心者ガイド

DDD

リリース： 2024-09-29 20:08:30

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Using LLaMA Models with Groq: A Beginner

AI 愛好家の皆さん！今日は、Groq で LLaMA モデルを使用する方法を学びます。それはあなたが思っているよりも簡単です。始め方を段階的に説明します。

このブログでは、無料の AI モデルの使用方法を検討し、それらをローカルで実行する方法について説明し、API を利用したアプリケーションに Groq を活用する方法について説明します。テキストベースのゲームを構築する場合でも、AI を活用したアプリを構築する場合でも、このガイドには必要なものがすべて網羅されています。

必要なもの

コンピューターにインストールされている Python
Groq API キー (Web サイトから取得できます)
Python の基本知識 (ただし、簡単にするので心配しないでください!)
創造的な方法で AI を探索する好奇心!

ステップ 1: 環境をセットアップする

まず、Groq ライブラリをインストールしましょう。ターミナルを開いて次を実行します:

pip install groq

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ステップ 2: ライブラリをインポートし、API キーを設定する

それでは、Python コードを書いてみましょう。 llama_groq_test.py という名前の新しいファイルを作成し、次の行を追加します。

import os
from groq import Groq

# Set your API key
api_key = os.environ.get("GROQ_API_KEY")
if not api_key:
    api_key = input("Please enter your Groq API key: ")
    os.environ["GROQ_API_KEY"] = api_key

# Create a client
client = Groq()

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この方法は、スクリプト内に API キーを直接ハードコーディングしないため、より安全です。

ステップ 3: モデルを選択する

Groq はさまざまな LLaMA モデルをサポートしています。この例では、「llama2-70b-4096」を使用します。これをコードに追加しましょう:

model = "llama2-70b-4096"

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ステップ 4: メッセージを送信して応答を取得する

ここからは楽しい部分です。 LLaMAさんに質問してみましょう。これをコードに追加します:

# Define your message
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "What's the best way to learn programming?",
    }
]

# Send the message and get the response
chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=messages,
    model=model,
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000,
)

# Print the response
print(chat_completion.choices[0].message.content)

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ステップ 5: コードを実行する

ファイルを保存し、ターミナルから実行します:

python llama_groq_test.py

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LLaMA の応答が出力されるはずです!

ボーナス: 会話をする

前後のチャットをしたいですか?これを行う簡単な方法は次のとおりです:

while True:
    user_input = input("You: ")
    if user_input.lower() == 'quit':
        break

    messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    chat_completion = client.chat.completions.create(
        messages=messages,
        model=model,
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000,
    )

    ai_response = chat_completion.choices[0].message.content
    print("AI:", ai_response)

    messages.append({"role": "assistant", "content": ai_response})

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このコードは、「quit」と入力するまで LLaMA とのチャットを続けることができるループを作成します。

無料の AI オプション: LLaMA をローカルで実行する

多くの開発者は、高価な API 料金なしでローカルで実行できるため、Meta の LLaMA のような無料のオープンソースモデルを好みます。 OpenAI や Gemini などの API の使用は便利ですが、LLaMA のオープンソースの性質により、より多くの制御と柔軟性が提供されます。

LLaMA モデルをローカルで実行すると、特に大規模なモデルの場合、多くの場合、大量の計算リソースが必要になることに注意することが重要です。ただし、適切なハードウェアを使用している場合、特に API コストを気にせずにプロジェクトを実行する場合、大幅な節約につながる可能性があります。

ローカルマシンで小規模な LLaMA モデルをテストできます。大規模なプロジェクトの場合、または必要なハードウェアが不足している場合は、Groq のようなツールを使用して、API キーだけで AI を統合する簡単な方法を提供します。

スタークエスト: AI を活用した私の SF ゲーム

AI を活用したプロジェクトと言えば、私は最近、LLaMA (Groq の API 経由) と Next.js を使用して Star Quest という SF テキストベースのゲームを構築しました。このゲームでは、プレイヤーは物語主導の世界を探索し、ストーリーに影響を与える選択を行うことができます。

これがどのように機能するかを少しだけ見てみましょう: