Groq LPU 추론 엔진 자습서

LPU (Language Processing Unit) 추론 엔진의 속도를 경험하고 긴 Chatgpt 대기 시간에 작별 인사를하십시오! 이 튜토리얼은 Groq가 40 초에서 단 2 초에서 단지 2 초에서 응답 시간을 크게 줄이는 방법을 보여줍니다. 우리는 커버 할 것입니다 :

Groq LPU 추론 엔진 이해 OpenAI 및 Groq API 기능 및 아키텍처 비교 온라인 및 현지에서 그로크를 활용합니다 groq api를 vscode에 통합합니다 groq python api와 함께 작업 Groq API 및 Llamaindex를 사용한 컨텍스트 인식 AI 구축

큰 언어 모델 (LLMS)에 새로운? 미세 조정 및 LLM을 처음부터 구축하는 것에 대한 기본 지식을위한 "대형 언어 모델 개발"스킬 트랙을 고려하십시오. Groq LPU 추론 엔진 : 깊은 다이브

Groq의 LPU 추론 엔진은 계산 집약적 인 순차적 작업, 특히 LLM 응답 생성을 위해 설계된 혁신적인 처리 시스템입니다. 이 기술은 텍스트 처리 및 생성 속도 및 정확도를 크게 향상시킵니다. CPU 및 GPU와 비교하여 LPU는 우수한 컴퓨팅 성능을 자랑하여 단어 예측 및 텍스트 생성이 크게 빠릅니다. 또한 LLMS의 일반적인 GPU 제한 인 메모리 병목 현상을 효과적으로 완화합니다. Groq의 LPU는 Compute 밀도, 메모리 대역폭, 대기 시간 및 처리량과 같은 문제를 해결하여 GPU 및 TPU를 모두 성능이 우수합니다. 예를 들어, LLAMA-3 70B에서 사용자 당 초당 310 개 이상의 토큰을 달성합니다. Groq ISCA 2022 연구 논문의 LPU 아키텍처에 대해 자세히 알아보십시오. Openai vs. Groq API : 성능 비교

현재 Groq llms는 groq.com, Groq Cloud API, Groq Playground 및 POE와 같은 타사 플랫폼을 통해 액세스 할 수 있습니다. 이 섹션은 OpenAI 및 Groq 클라우드 기능 및 모델을 비교하여 CURL을 사용하여 API 통화 속도를 벤치마킹합니다. Openai :
1. 는 다음을 포함하여 광범위한 기능과 모델을 제공합니다.
임베딩 모델. 텍스트 생성 모델 (GPT-4O, GPT-4 Turbo) 코드 통역사 및 파일 검색 모델 미세 조정 기능. <..> 이미지 생성 모델.
2. 오디오 모델 (전사, 번역, 텍스트 연설) 비전 모델 (이미지 이해). 기능 호출.
OpenAi의 API는 속도와 비용 감소로 유명합니다. 샘플 컬 명령 (약 13 초) :
4. groq :
시장에 새로워지는 동안 Groq는 다음을 제안합니다
텍스트 생성 모델 (llama3 70b, gemma 7b, mixtral 8x7b) 전사 및 번역 (Whisper Large V3- 공개적으로 사용할 수 없음). OpenAi API 호환성. 기능 호출.
1. 이 컬 예제 (약 2 초)에서 groq cloud의 상당히 빠른 응답 시간이 분명하며 6.5 배 속도 이점을 보여줍니다.
Groq : 클라우드 및 로컬 액세스 사용
3. Groq Cloud는 테스트 모델 및 API를위한 AI 놀이터를 제공합니다. 계정 생성이 필요합니다. 놀이터를 사용하면 모델 (예 : LLAMA3-70B-8192) 및 입력 프롬프트를 선택할 수 있습니다.
4. 로컬 액세스의 경우 Groq Cloud API 키 섹션에서 API 키를 생성하십시오. Jan Ai는 지역 LLM 사용량 (OpenAi, Anthropic, Cohere, Mistralai, Groq)을 용이하게합니다. Jan AI를 설치하고 시작한 후 설정에서 Groq API 키를 구성하십시오.

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?" }
    ]
  }'

참고 : 무료 Groq 클라우드 플랜은 요율 제한을 갖습니다 vScode 통합 및 Groq Python api

CodeGpt Extension을 사용하여 groq를 vscode에 통합합니다. CodeGpt 내에서 Groq API 키를 구성하여 AI 기반 코딩 지원에 대한 Groq의 속도를 활용하십시오.

Groq Python API는 스트리밍 및 비동기 채팅 완료와 같은 기능을 제공합니다. 이 섹션에서는 DataCamp의 Datalab (또는 유사한 Jupyter 노트북 환경)을 사용하여 예제를 제공합니다. groq_api_key 환경 변수를 설정해야합니다

llamaindex를 사용한 컨텍스트 인식 애플리케이션 구축

이 섹션에서는 Groq API 및 Llamaindex를 사용하여 컨텍스트 인식 ChatPDF 응용 프로그램을 구축하는 것을 보여줍니다. 여기에는 PDF에서 텍스트를로드하고, 임베딩을 작성하고, 벡터 스토어에 보관하고, 이력이있는 헝겊 채팅 엔진을 구축하는 것이 포함됩니다.

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결론
Groq의 LPU 추론 엔진은 LLM 성능을 크게 가속화합니다. 이 자습서는 Groq Cloud, Local Integration (Jan AI, VSCODE), Python API 및 구축 컨텍스트 인식 응용 프로그램을 탐색했습니다. 학습의 다음 단계로 LLM 미세 조정을 탐색하는 것을 고려하십시오.

위 내용은 Groq LPU 추론 엔진 자습서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!