Menggunakan Model LLaMA dengan Groq: Panduan Pemula

Hai, peminat AI! Hari ini, kita akan belajar cara menggunakan model LLaMA dengan Groq. Ia lebih mudah daripada yang anda fikirkan dan saya akan membimbing anda langkah demi langkah tentang cara untuk bermula.

Dalam blog ini, kami akan meneroka cara menggunakan model AI percuma, membincangkan menjalankannya secara tempatan dan memanfaatkan Groq untuk aplikasi berkuasa API. Sama ada anda membina permainan berasaskan teks atau apl berkuasa AI, panduan ini akan merangkumi semua yang anda perlukan.

Perkara yang Anda Perlukan

• Python dipasang pada komputer anda
• Kunci API Groq (anda boleh mendapatkannya daripada tapak web mereka)
• Pengetahuan asas Python (tetapi jangan risau, kami akan pastikan ia mudah!)
• Rasa ingin tahu untuk meneroka AI dengan cara yang kreatif!

Langkah 1: Sediakan Persekitaran Anda

Pertama, mari pasang perpustakaan Groq. Buka terminal anda dan jalankan:

pip install groq

Langkah 2: Import Pustaka dan Sediakan Kunci API Anda

Sekarang, mari tulis beberapa kod Python. Cipta fail baharu bernama llama_groq_test.py dan tambah baris ini:

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()

Kaedah ini lebih selamat kerana ia tidak mengekodkan kunci API secara langsung dalam skrip anda.

Langkah 3: Pilih Model Anda

Groq menyokong model LLaMA yang berbeza. Untuk contoh ini, kami akan menggunakan "llama2-70b-4096". Mari tambahkan ini pada kod kami:

model = "llama2-70b-4096"

Langkah 4: Hantar Mesej dan Dapatkan Jawapan

Sekarang untuk bahagian yang menyeronokkan! Mari tanya LLaMA soalan. Tambahkan ini pada kod anda:

# 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)

Langkah 5: Jalankan Kod Anda

Simpan fail anda dan jalankan dari terminal:

python llama_groq_test.py

Anda sepatutnya melihat respons LLaMA dicetak!

Bonus: Mempunyai Perbualan

Mahu bersembang bolak-balik? Berikut ialah cara mudah untuk melakukannya:

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})

Kod ini mencipta gelung di mana anda boleh terus bersembang dengan LLaMA sehingga anda menaip 'berhenti'.

Pilihan AI Percuma: Menjalankan LLaMA Secara Tempatan

Ramai pembangun lebih suka model sumber terbuka percuma seperti LLaMA oleh Meta kerana ia boleh dijalankan secara tempatan tanpa caj API yang mahal. Walaupun menggunakan API seperti OpenAI atau Gemini boleh menjadi mudah, sifat sumber terbuka LLaMA menawarkan lebih kawalan dan fleksibiliti.

Perlu ambil perhatian bahawa menjalankan model LLaMA secara tempatan selalunya memerlukan sumber pengiraan yang ketara, terutamanya untuk model yang lebih besar. Walau bagaimanapun, bagi mereka yang mempunyai perkakasan yang betul, ini boleh membawa kepada penjimatan yang besar, terutamanya apabila menjalankan projek anda tanpa perlu risau tentang kos API.

Anda boleh menguji model LLaMA yang lebih kecil pada mesin tempatan anda. Untuk projek berskala lebih besar atau jika anda kekurangan perkakasan yang diperlukan, alatan seperti Groq menyediakan cara mudah untuk menyepadukan AI dengan hanya kunci API.

Star Quest: Permainan Sci-Fi Dikuasakan AI Saya

Bercakap tentang projek berkuasa AI, saya baru-baru ini membina permainan berasaskan teks sci-fi yang dipanggil Star Quest menggunakan LLaMA (melalui API Groq) dan Next.js. Permainan ini membolehkan pemain meneroka dunia yang didorong oleh naratif, membuat pilihan yang mempengaruhi jalan cerita.

Berikut ialah gambaran ringkas tentang cara ia berfungsi:

1. Pengguna memasukkan pilihan untuk membimbing cerita.
2. LLaMA memproses input pengguna, menjana respons dinamik yang membentuk bahagian plot seterusnya.
3. Logik permainan dan integrasi API membenarkan kombinasi yang tidak berkesudahan, menjadikannya pengalaman yang benar-benar interaktif.

Jika anda ingin melihat projek penuh dan mencubanya sendiri, lihat repo GitHub saya di sini: https://github.com/Mohiit70/Star-Quest

Anda boleh mengklon repositori dan mula meneroka naratif sci-fi yang dikuasakan oleh AI!

Membungkus

Itu sahaja! Anda kini tahu cara menggunakan LLaMA dengan Groq untuk mencipta apl berkuasa AI atau membina permainan anda sendiri. Berikut ialah ringkasan ringkas:

1. Pasang perpustakaan Groq.
2. Sediakan kunci API anda dengan selamat.
3. Pilih model LLaMA.
4. Hantar dan terima mesej daripada AI.
5. Percubaan dengan mencipta aplikasi berasaskan AI anda sendiri, seperti permainan berasaskan teks Star Quest saya.

Saya harap panduan ini telah memberi inspirasi kepada anda untuk meneroka dunia AI. Jangan ragu untuk bertanya apa-apa soalan atau lihat projek Star Quest saya di GitHub!

Selamat Pengekodan!

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Model LLaMA dengan Groq: Panduan Pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!