Tutorial Enjin Inference Groq LPU

Mengalami kelajuan enjin Inference Unit Pemprosesan Bahasa Groq (LPU) dan mengucapkan selamat tinggal kepada masa tunggu chatgpt yang panjang! Tutorial ini menunjukkan bagaimana groq secara drastik mengurangkan masa tindak balas, dari potensi 40 saat hingga hanya 2 saat.

kita akan meliputi:

1. Memahami enjin kesimpulan LPU Groq.
2. Membandingkan ciri dan seni bina API OpenAI dan Groq.
3. menggunakan Groq dalam talian dan tempatan.
4. Mengintegrasikan API Groq ke VSCODE.
5. Bekerja dengan Groq Python Api.
6. Membangun aplikasi AI yang menyadari konteks menggunakan API Groq dan Llamaindex.

Model Bahasa Besar (LLMS) Baru? Pertimbangkan trek kemahiran "membangunkan model bahasa besar" kami untuk pengetahuan asas mengenai penalaan halus dan membina LLM dari awal.

enjin inferensi lpu groq: menyelam dalam

Enjin Inference LPU Groq adalah sistem pemprosesan revolusioner yang direka untuk tugas -tugas yang intensif, berurutan, terutamanya penjanaan tindak balas LLM. Teknologi ini meningkatkan pemprosesan teks dan kelajuan dan ketepatan generasi.

Berbanding dengan CPU dan GPU, LPU mempunyai kuasa pengkomputeran yang unggul, menghasilkan ramalan perkataan dan penjanaan teks yang lebih cepat. Ia juga berkesan mengurangkan kesesakan memori, batasan GPU biasa dengan LLMS.

LPU Groq menangani cabaran seperti kepadatan mengira, jalur lebar memori, latensi, dan throughput, mengatasi kedua -dua GPU dan TPU. Sebagai contoh, ia mencapai lebih daripada 310 token sesaat setiap pengguna di Llama-3 70b. Ketahui lebih lanjut mengenai seni bina LPU dalam kertas penyelidikan Groq ISCA 2022.

Openai vs. Groq API: Perbandingan Prestasi

Pada masa ini, Groq LLMS boleh diakses melalui Groq.com, API API Groq, Groq Playground, dan platform pihak ketiga seperti PoE. Bahagian ini membandingkan ciri dan model awan OpenAI dan Groq, kelajuan panggilan API penanda aras menggunakan curl.

openai: menawarkan pelbagai ciri dan model, termasuk:

Model Embedding.
Model Generasi Teks (GPT-4O, GPT-4 Turbo).
penterjemah kod dan carian fail.
Model keupayaan penalaan halus.
Model Generasi Imej.
model audio (transkripsi, terjemahan, teks-ke-ucapan).
model penglihatan (pemahaman imej).
Panggilan fungsi.

API Openai terkenal dengan kelajuan dan kos penurunannya. Perintah curl sampel (mengambil kira -kira 13 saat):

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:

Walaupun lebih baru ke pasaran, Groq menawarkan:

1. Model Generasi Teks (Llama3 70b, Gemma 7b, Mixtral 8x7b).
2. transkripsi dan terjemahan (Whisper Large V3 - tidak tersedia secara terbuka).
3. Keserasian API OpenAI.
4. Panggilan fungsi.

masa tindak balas Groq Cloud yang jauh lebih cepat jelas dalam contoh curl ini (kira -kira 2 saat), mempamerkan kelebihan kelajuan 6.5x:

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?" }
    ]
  }'

Menggunakan Groq: Awan dan Akses Tempatan

Groq Cloud menyediakan taman permainan AI untuk model ujian dan API. Penciptaan akaun diperlukan. Taman permainan membolehkan anda memilih model (mis., Llama3-70B-8192) dan input input.

Untuk akses tempatan, menghasilkan kunci API di bahagian Kekunci API API Groq. Jan AI memudahkan penggunaan LLM tempatan (OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistralai, Groq). Setelah memasang dan melancarkan Jan AI, konfigurasikan kekunci API Groq anda dalam tetapan.

Nota: Pelan awan Groq percuma mempunyai had kadar.

integrasi vscode dan groq python api

Mengintegrasikan Groq ke dalam vscode menggunakan lanjutan codegpt. Konfigurasikan kekunci API Groq anda dalam Codegpt untuk memanfaatkan kelajuan Groq untuk bantuan pengekodan berkuasa AI.

API Groq Python menawarkan ciri -ciri seperti penyempurnaan sembang streaming dan asynchronous. Bahagian ini menyediakan contoh menggunakan DataCamp's Datalab (atau persekitaran notebook Jupyter yang sama). Ingatlah untuk menetapkan pembolehubah persekitaran Groq_API_Key anda.

membina aplikasi konteks-menyedari dengan llamaindex

Bahagian ini menunjukkan membina aplikasi CHATPDF yang menyedari konteks menggunakan API Groq dan Llamaindex. Ini melibatkan pemuatan teks dari PDF, mewujudkan embeddings, menyimpannya di kedai vektor, dan membina enjin sembang kain dengan sejarah.

Kesimpulan

Enjin Inference LPU Groq secara signifikan mempercepatkan prestasi LLM. Tutorial ini meneroka Groq Cloud, Integrasi Tempatan (Jan AI, VSCODE), API Python, dan aplikasi konteks yang menyedari konteks. Pertimbangkan untuk meneroka penalaan halus sebagai langkah seterusnya dalam pembelajaran anda.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Enjin Inference Groq LPU. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!