GROQ LPU推論エンジンチュートリアル

GROQの言語処理ユニット（LPU）推論エンジンの速度を体験し、長いChatGpt待機時間に別れを告げましょう！ このチュートリアルでは、GROQが潜在的な40秒からわずか2秒までの応答時間を大幅に削減する方法を示しています。

カバーします：

GROQ LPU推論エンジンを理解しています OpenAIとGROQ APIの機能とアーキテクチャを比較します
1. オンラインおよびローカルでGROQを利用しています GROQ APIをvscodeに統合します。
2. groq python apiを使用しています。
GROQ APIおよびLlamainDexを使用したコンテキストを使用してAIアプリケーションを構築します
大規模な言語モデル（LLMS）への新機能？ LLMSをゼロから微調整し、構築するための基礎知識のための「大規模な言語モデルの開発」スキルトラックを考えてみましょう。
4. GROQ LPU推論エンジン：ディープダイブ
6. GROQのLPU推論エンジンは、計算的に集中的で連続的なタスク、特にLLM応答生成向けに設計された革新的な処理システムです。このテクノロジーは、テキスト処理と生成速度と精度を大幅に改善します。
CPUおよびGPUと比較して、LPUは優れたコンピューティングパワーを誇っており、その結果、単語の予測とテキスト生成が劇的に高速になります。 また、メモリボトルネックを効果的に軽減します。これは、LLMSを使用した一般的なGPU制限です。 GROQのLPUは、計算密度、メモリ帯域幅、レイテンシ、スループットなどの課題に取り組んでおり、GPUとTPUの両方を上回ります。 たとえば、LLAMA-3 70bでユーザーごとに310トーク以上のトークンを達成します。 GROQ ISCA 2022研究論文のLPUアーキテクチャの詳細をご覧ください。

openai vs. GROQ API：パフォーマンスの比較

現在、GROQ LLMSは、GROQ.com、GROQ Cloud API、GROQ Playground、およびPOEのようなサードパーティのプラットフォームを介してアクセスできます。 このセクションでは、OpenaiとGroqクラウドの機能とモデルを比較し、Curlを使用してAPI呼び出し速度をベンチマークします。

openai：

は、次のような幅広い機能とモデルを提供します。

モデルの埋め込み。

テキスト生成モデル（GPT-4O、GPT-4ターボ）

コードインタープリターとファイル検索。

モデルの微調整機能。

画像生成モデル。

オーディオモデル（転写、翻訳、テキストへの語り方）。

ビジョンモデル（画像理解）。

関数呼び出し。

OpenaiのAPIは、その速度とコストの削減で知られています。 サンプルカールコマンド（約13秒かかります）：
5. groq：
市場に新しくなりますが、GROQは
6. を提供します
   1. テキスト生成モデル（llama3 70b、gemma 7b、mixtral 8x7b）
   転写と翻訳（Whisper Large V3-公開されていない）。
   2. openai API互換性。
   3. 関数呼び出し。
   4. このカールの例（約2秒）では、GROQ Cloudの応答時間が大幅に高速であることが明らかで、6.5倍の速度の利点があります。
   GROQ：クラウドとローカルアクセスの使用

   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クラウドは、モデルとAPIをテストするためのAIの遊び場を提供します。 アカウントの作成が必要です。 遊び場では、モデル（llama3-70b-8192など）と入力プロンプトを選択できます。

   ローカルアクセスの場合、GROQ Cloud APIキーキーセクションでAPIキーを生成します。 JAN AIは、ローカルLLMの使用（Openai、人類、炭、Mistralai、GROQ）を促進します。 Jan AIをインストールして起動した後、設定でGROQ APIキーを構成します。

   

   注：無料のGROQクラウドプランにはレート制限があります。

   vscode Integration and groq python api CodeGPT拡張子を使用してGROQをVSCODEに統合します。 codegpt内でGROQ APIキーを構成して、AI搭載のコーディング支援のためにGROQの速度を活用してください。

   GROQ Python APIは、ストリーミングや非同期チャットの完了などの機能を提供します。 このセクションでは、DatacampのDatalab（または同様のJupyter Notebook環境）を使用した例を示します。 GROQ_API_KEY環境変数を設定することを忘れないでください

   

   llamaindexを使用したコンテキストアウェアアプリケーションの構築

   このセクションでは、GROQ APIとLlamainDexを使用して、コンテキスト認識CHATPDFアプリケーションの構築を示しています。 これには、PDFからテキストを読み込み、埋め込みの作成、ベクターストアに保存し、履歴を使用したRagチャットエンジンの構築が含まれます。

   

   結論

   GROQのLPU推論エンジンは、LLMパフォーマンスを大幅に加速します。 このチュートリアルでは、GROQクラウド、ローカル統合（Jan AI、VSCODE）、Python API、およびコンテキスト対応アプリケーションの構築について説明しました。 LLMの微調整を学習の次のステップとして探索することを検討してください。

以上がGROQ LPU推論エンジンチュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。