Tutorial von GROQ LPU Inference Engine

Erleben Sie die Geschwindigkeit der Sprachabschlusseinheit (LPU) Inferenz -Engine von GREQ und verabschieden Sie sich von langen Chatgpt -Wartezeiten! Dieses Tutorial zeigt, wie GREQ die Reaktionszeiten drastisch reduziert, von potenziellen 40 Sekunden auf lediglich 2 Sekunden.

Wir werden abdecken:

1. Verständnis der COQ LPU -Inferenzmotor.
2. Vergleiche von OpenAI- und GROQ -API -Features und -Architecture.
3. Verwenden von COQ online und lokal.
4. integrieren Sie die GROQ -API in VSCODE.
5. Arbeiten mit der GROQ Python -API.
6. bauen kontextbezogene AI-Anwendungen unter Verwendung von GROQ API und Llamaindex.

Neu in Großsprachmodellen (LLMs)? Betrachten Sie unsere Skill-Track "Entwickeln großer Sprachmodelle" für grundlegende Kenntnisse über Feinabstimmungen und Erstellen von LLMs von Grund auf neu.

craq lpu Inferenzmotor: Ein tiefes Tauchgang

Die LPU -Inferenz -Engine von

GROQ ist ein revolutionäres Verarbeitungssystem für rechenintensive, sequentielle Aufgaben, insbesondere für die Erzeugung von LLM -Antwort. Diese Technologie verbessert die Textverarbeitung und die Erzeugungsgeschwindigkeit und die Genauigkeit erheblich.

im Vergleich zu CPUs und GPUs bietet die LPU überlegene Rechenleistung, was zu einer dramatisch schnelleren Wortvorhersage und der Textgenerierung führt. Es mildert auch effektiv Speicher Engpässe, eine gemeinsame GPU -Einschränkung mit LLMs.

Die LPU von

CROQ nimmt Herausforderungen wie Berechnungsdichte, Speicherbandbreite, Latenz und Durchsatz vor und übertreffen sowohl GPUs als auch TPUs. Zum Beispiel erreicht es über 310 Token pro Sekunde pro Benutzer auf LLAMA-3 70B. Erfahren Sie mehr über die LPU -Architektur im Forschungspapier von COQ ISCA 2022.

OpenAI vs. GROQ API: Ein Leistungsvergleich

Derzeit ist COQ LLMs über CROQ.com, die COR-Cloud-API, den GROQ-Spielplatz und die Plattformen von Drittanbietern wie Poe zugänglich. Dieser Abschnitt vergleicht OpenAI- und GROQ -Cloud -Funktionen und -modelle sowie die API -Anrufgeschwindigkeiten mit Curl.

.

openai: bietet eine breite Palette von Funktionen und Modellen, einschließlich:

1. Einbettungsmodelle.
2. Modelle für Textgenerierung (GPT-4O, GPT-4 Turbo).
3. Code -Interpreter und Dateisuche.
4. Modell Feinabstimmungsfunktionen.
5. Bildgenerierungsmodelle.
6. Audiomodelle (Transkription, Übersetzung, Text-zu-Sprache).
7. Vision Modelle (Bildverständnis).
8. Funktionsaufruf.

Die API von

Openai ist bekannt für ihre Geschwindigkeit und sinkende Kosten. Ein Beispiel für einen Beispiel Curl (ca. 13 Sekunden dauert):

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?" }
    ]
  }'

goq: Während neuer auf dem Markt, bietet GREQ:

1. Modelle für Textgenerierung (LLAMA3 70B, Gemma 7b, Mixtral 8x7b).
2. Transkription und Übersetzung (flüster groß v3 - nicht öffentlich verfügbar).
3. OpenAI -API -Kompatibilität.
4. Funktionsaufruf.

Die wesentlich schnelleren Reaktionszeiten von GROQ Cloud sind in diesem Curl -Beispiel (ungefähr 2 Sekunden) erkennbar und zeigt einen 6,5 -fach -Geschwindigkeitsvorteil:

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?" }
    ]
  }'

Verwenden Sie GROQ: Cloud und lokale Zugriff

COR Cloud bietet einen KI -Spielplatz zum Testmodellen und APIs. Kontoerstellung ist erforderlich. Auf dem Spielplatz können Sie Modelle (z. B. Lama3-70b-8192) und Eingabeaufforderungen auswählen.

Generieren Sie für den lokalen Zugriff eine API -Taste im Abschnitt GROQ Cloud -API -Schlüssel. Jan Ai erleichtert die lokale LLM -Nutzung (OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistralai, GREQ). Konfigurieren Sie nach der Installation und Start von Jan AI Ihre COQ -API -Taste in den Einstellungen.

HINWEIS: Kostenlose GROQ -Cloud -Pläne haben Ratenlimits.

VSCODE -Integration und GROQ Python API

Integrieren Sie COQ in VSCODE mit der Codegpt -Erweiterung in VSCODE. Konfigurieren Sie Ihren COQ-API-Schlüssel in CODEGPT, um die Geschwindigkeit von CROQ für AI-betriebene Codierungshilfe zu nutzen.

Die API von Groq Python bietet Funktionen wie Streaming und Asynchron -Chat -Abschluss. Dieser Abschnitt enthält Beispiele mit DataLab von DataCamp (oder einer ähnlichen Jupyter -Notebook -Umgebung). Denken Sie daran, Ihre Umgebungsvariable der Umgebung von COQ_API_KEY festzulegen.

Kontextbekannte Anwendungen mit llamaNdex

erstellen

Dieser Abschnitt zeigt, dass eine kontextbezogene ChATPDF-Anwendung mit CROQ API und LLAMAINDEX erstellt wird. Dies beinhaltet das Laden von Text aus einem PDF, das Erstellen von Einbettungen, das Speichern in einem Vektorgeschäft und das Erstellen einer Lag -Chat -Engine mit Historie.

Schlussfolgerung

Die LPU -Inferenzmotor von

GROQ beschleunigt die LLM -Leistung erheblich. In diesem Tutorial wurde die GROQ Cloud, die lokale Integration (Jan AI, VSCODE), die Python-API und das Erstellen von kontextbezogenen Anwendungen untersucht. Erwägen Sie, LLM-Feinabstimmungen als nächsten Schritt Ihres Lernens zu untersuchen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial von GROQ LPU Inference Engine. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!