将 LLaMA 模型与 Groq 结合使用：初学者指南-Python教程-PHP中文网

将 LLaMA 模型与 Groq 结合使用：初学者指南

DDD

发布： 2024-09-29 20:08:30

原创

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Using LLaMA Models with Groq: A Beginner

嘿，人工智能爱好者！今天，我们将学习如何将 LLaMA 模型与 Groq 结合使用。这比您想象的要容易，我将逐步指导您如何开始。

在本博客中，我们将探索如何使用免费的 AI 模型，讨论如何在本地运行它们，以及如何利用 Groq 开发 API 支持的应用程序。无论您是构建基于文本的游戏还是人工智能驱动的应用程序，本指南都将涵盖您所需的一切。

你需要什么

您的计算机上安装了Python
Groq API 密钥（您可以从他们的网站获取一个）
Python 基础知识（但不用担心，我们会保持简单！）
以创造性方式探索人工智能的好奇心！

第 1 步：设置您的环境

首先，让我们安装 Groq 库。打开终端并运行：

pip install groq

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第 2 步：导入库并设置 API 密钥

现在，让我们编写一些 Python 代码。创建一个名为 llama_groq_test.py 的新文件并添加以下行：

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，因为它不会直接在脚本中对 API 密钥进行硬编码。

第 3 步：选择您的型号

Groq 支持不同的 LLaMA 模型。在本例中，我们将使用“llama2-70b-4096”。让我们将其添加到我们的代码中：

model = "llama2-70b-4096"

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第 4 步：发送消息并获取回复

现在是有趣的部分！我们来问 LLaMA 一个问题。将其添加到您的代码中：

# 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：运行您的代码

保存文件并从终端运行它：

python llama_groq_test.py

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您应该会看到 LLaMA 的回复打印出来！

奖励：进行对话

想要来回聊天吗？这是一个简单的方法：

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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此代码创建一个循环，您可以在其中继续与 LLaMA 聊天，直到您输入“退出”。