GROQ LPU推理引擎教程

>體驗Groq語言處理單元（LPU）推理引擎的速度，並說再見，以冗長的chatgpt等待時間！ 本教程展示了Groq如何大幅度地減少了響應時間，從40秒到僅2秒。

我們將介紹：

了解GROQ LPU推理引擎。
1. 比較OpenAI和GROQ API功能和體系結構。
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2. >在線和本地利用groq。
3. 將GROQ API集成到VSCODE中。
4. 與GROQ Python API一起工作。
5. >使用GROQ API和LlamainDex構建上下文感知的AI應用程序。
>大型語言模型（LLMS）？ 考慮我們的“開發大型語言模型”的技能軌道，用於從頭開始進行微調和構建LLM的基礎知識。

groq lpu推理引擎：深水潛水

GROQ的LPU推理引擎是一種革命性處理系統，旨在計算密集，順序任務，尤其是LLM響應生成。該技術可顯著提高文本處理以及生成速度和準確性。 與CPU和GPU相比，LPU具有出色的計算能力，導致單詞預測和文本生成速度急劇更快。 它還有效地減輕了記憶瓶頸，這是一種使用LLMS的常見GPU限制。

openai vs. groq api：性能比較

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>當前，Groq LLM可以通過Groq.com，Groq Cloud API，Groq Playground和Poe等第三方平台訪問。 本節比較OpenAI和Groq雲功能和模型，使用捲曲對API調用速度進行基準測試。

> OpenAi：>提供了廣泛的功能和模型，包括：>

嵌入模型。

>文本生成模型（GPT-4O，GPT-4 Turbo）。

> >代碼解釋器和文件搜索。

模型微調功能。

1. 圖像生成模型。
2. >音頻模型（轉錄，翻譯，文本到語音）。
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3. 視覺模型（圖像理解）。
4. 函數調用。
5. OpenAI的API以其速度和成本降低而聞名。 樣品捲曲命令（大約需要13秒）：
groq：

雖然在市場上新的時，groq提供了：

1. >文本生成模型（Llama3 70B，Gemma 7b，Mixtral 8x7b）。
2. >轉錄和翻譯（竊竊私語大V3-不公開可用）。 >
openai api兼容性。
函數調用。
在此捲曲示例（大約2秒）中，

groq雲的響應時間明顯更快，顯示了6.5倍的速度優勢：

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?" }
    ]
  }'

利用groq：雲和本地訪問>

對於本地訪問，請在GROQ Cloud API鍵部分中生成一個API鍵。 Jan AI促進了當地的LLM使用情況（OpenAI，人類，Cohere，Mistralai，Groq）。 安裝和啟動JAN AI後，在設置中配置您的GROQ API密鑰。

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注意：免費的groq雲計劃具有速率限制。

vscode Integration和groq python api

> >使用Codegpt擴展名將GROQ集成到VSCODE中。 在Codegpt中配置您的GROQ API密鑰，以利用GROQ的速度以獲得AI驅動的編碼幫助。

groq Python API提供了流式和異步聊天完成之類的功能。 本節使用Datacamp的Datalab（或類似的Jupyter筆記本電腦環境）提供了示例。 切記設置您的groq_api_key環境變量。

使用llamaindex

構建上下文感知應用程序

本節展示了使用GROQ API和LlamainDex構建上下文感知的CHATPDF應用程序。 這涉及從PDF加載文本，創建嵌入，將其存儲在矢量商店中，並構建具有歷史記錄的RAG聊天引擎。

結論

GROQ的LPU推理引擎可顯著加速LLM的性能。 該教程探索了Groq雲，本地集成（Jan AI，VSCODE），Python API和構建上下文感知的應用程序。 考慮探索LLM微調作為您學習的下一步。

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以上是GROQ LPU推理引擎教程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！