將 LLaMA 模型與 Groq 結合使用：初學者指南-Python教學-PHP中文網

將 LLaMA 模型與 Groq 結合使用：初學者指南

DDD

發布： 2024-09-29 20:08:30

原創

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Using LLaMA Models with Groq: A Beginner

嘿，人工智慧愛好者！今天，我們將學習如何將 LLaMA 模型與 Groq 結合使用。這比您想像的要容易，我將逐步指導您如何開始。

在本部落格中，我們將探索如何使用免費的 AI 模型，討論如何在本地運行它們，以及如何利用 Groq 開發 API 支援的應用程式。無論您是建立基於文字的遊戲還是人工智慧驅動的應用程序，本指南都將涵蓋您所需的一切。

你需要什麼

您的電腦上安裝了Python
Groq API 金鑰（您可以從他們的網站取得一個）
Python 基礎（但不用擔心，我們會保持簡單！）
以創意方式探索人工智慧的好奇心！

第 1 步：設定您的環境

首先，讓我們安裝 Groq 函式庫。開啟終端機並運作：

pip install groq

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第 2 步：導入庫並設定 API 金鑰

現在，讓我們來寫一些 Python 程式碼。建立一個名為 llama_groq_test.py 的新檔案並新增以下行：

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()

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此方法更安全，因為它不會直接在腳本中對 API 金鑰進行硬編碼。

第 3 步：選擇您的型號

Groq 支援不同的 LLaMA 模型。在本例中，我們將使用「llama2-70b-4096」。讓我們將其添加到我們的程式碼中：

model = "llama2-70b-4096"

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第 4 步：發送訊息並獲取回复

現在是有趣的部分！我們來問 LLaMA 一個問題。將其新增至您的程式碼：

# 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)

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第 5 步：運行您的程式碼

儲存檔案並從終端機運行它：

python llama_groq_test.py

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您應該會看到 LLaMA 的回覆列印出來！

獎勵：進行對話

想要來回聊天嗎？這是一個簡單的方法：

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})

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此程式碼建立一個循環，您可以在其中繼續與 LLaMA 聊天，直到您輸入「退出」。