Groq와 함께 LLaMA 모델 사용: 초보자 가이드-파이썬 튜토리얼-php.cn

Groq와 함께 LLaMA 모델 사용: 초보자 가이드

DDD

풀어 주다： 2024-09-29 20:08:30

원래의

670명이 탐색했습니다.

Using LLaMA Models with Groq: A Beginner

안녕하세요, AI 매니아 여러분! 오늘은 Groq을 이용해 LLaMA 모델을 활용하는 방법을 배워보겠습니다. 생각보다 쉽습니다. 시작하는 방법을 단계별로 안내해 드리겠습니다.

이 블로그에서는 무료 AI 모델을 사용하는 방법, 로컬에서 실행하는 방법에 대해 논의하고 API 기반 애플리케이션에 Groq을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 텍스트 기반 게임을 구축하든 AI 기반 앱을 구축하든 이 가이드에서는 필요한 모든 것을 다룹니다.

필요한 것

컴퓨터에 설치된 Python
Groq API 키(웹사이트에서 얻을 수 있음)
Python에 대한 기본 지식(하지만 간단하게 설명할 것이므로 걱정하지 마세요!)
AI를 창의적으로 탐구하고 싶은 호기심!

1단계: 환경 설정

먼저 Groq 라이브러리를 설치해 보겠습니다. 터미널을 열고 다음을 실행하세요.

pip install groq

로그인 후 복사

2단계: 라이브러리 가져오기 및 API 키 설정

이제 Python 코드를 작성해 보겠습니다. llama_groq_test.py라는 새 파일을 만들고 다음 줄을 추가합니다.

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()

로그인 후 복사

이 방법은 API 키를 스크립트에 직접 하드코딩하지 않으므로 더욱 안전합니다.

3단계: 모델 선택

Groq는 다양한 LLaMA 모델을 지원합니다. 이 예에서는 "llama2-70b-4096"을 사용합니다. 코드에 다음을 추가해 보겠습니다.

model = "llama2-70b-4096"

로그인 후 복사

4단계: 메시지 보내기 및 응답 받기

이제 재미있는 부분입니다! LLaMA에게 질문을 해보자. 코드에 다음을 추가하세요:

# 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)

로그인 후 복사

5단계: 코드 실행

파일을 저장하고 터미널에서 실행하세요.

python llama_groq_test.py

로그인 후 복사

LLaMA의 응답이 인쇄되는 것을 보실 수 있습니다!

보너스: 대화하기

서로 대화를 나누고 싶으신가요? 간단한 방법은 다음과 같습니다.

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})

로그인 후 복사

이 코드는 'quit'을 입력할 때까지 LLaMA와 계속 채팅할 수 있는 루프를 생성합니다.

무료 AI 옵션: LLaMA를 로컬에서 실행

많은 개발자는 값비싼 API 비용 없이 로컬에서 실행할 수 있는 LLaMA by Meta와 같은 무료 오픈 소스 모델을 선호합니다. OpenAI 또는 Gemini와 같은 API를 사용하는 것이 편리할 수 있지만 LLaMA의 오픈 소스 특성은 더 많은 제어력과 유연성을 제공합니다.

LLaMA 모델을 로컬에서 실행하려면 특히 대규모 모델의 경우 상당한 계산 리소스가 필요한 경우가 많다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 적절한 하드웨어를 갖춘 경우 특히 API 비용 걱정 없이 프로젝트를 실행할 때 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

로컬 컴퓨터에서 더 작은 LLaMA 모델을 테스트할 수 있습니다. 대규모 프로젝트의 경우 또는 필요한 하드웨어가 부족한 경우 Groq와 같은 도구는 API 키만으로 AI를 통합할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.

스타 퀘스트: 나의 AI 기반 SF 게임

AI 기반 프로젝트 얘기가 나와서 말인데, 저는 최근 LLaMA(Groq의 API를 통해)와 Next.js를 사용하여 Star Quest라는 SF 텍스트 기반 게임을 만들었습니다. 이 게임을 통해 플레이어는 스토리 중심의 세계를 탐험하고 스토리라인에 영향을 미치는 선택을 할 수 있습니다.

작동 방식을 살짝 엿보세요.