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。
首先,让我们安装 Groq 库。打开终端并运行:
pip install groq
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()
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。
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"
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)
保存文件并从终端运行它:
python llama_groq_test.py
您应该会看到 LLaMA 的回复打印出来!
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})
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”。
许多开发人员更喜欢免费的开源模型,例如 Meta 的 LLaMA,因为它们可以在本地运行,而无需支付昂贵的 API 费用。虽然使用 OpenAI 或 Gemini 等 API 很方便,但 LLaMA 的开源性质提供了更多控制和灵活性。
需要注意的是,在本地运行 LLaMA 模型通常需要大量的计算资源,尤其是对于较大的模型。然而,对于那些拥有合适硬件的人来说,这可以节省大量成本,尤其是在运行项目而无需担心 API 成本时。
您可以在本地计算机上测试较小的 LLaMA 模型。对于大型项目或者如果您缺乏必要的硬件,Groq 等工具提供了一种只需 API 密钥即可集成 AI 的简单方法。
说到人工智能驱动的项目,我最近使用 LLaMA(通过 Groq 的 API)和 Next.js 构建了一款名为 Star Quest 的科幻文本游戏。该游戏允许玩家探索一个叙事驱动的世界,做出影响故事情节的选择。
以下是其工作原理的先睹为快:
如果您想查看完整的项目并亲自尝试一下,请在此处查看我的 GitHub 存储库:https://github.com/Mohiit70/Star-Quest
您可以克隆存储库并开始探索由人工智能驱动的科幻叙事!
就是这样!您现在知道如何将 LLaMA 与 Groq 结合使用来创建人工智能驱动的应用程序,甚至构建您自己的游戏。这是一个快速总结:
我希望本指南能够激励您探索人工智能的世界。欢迎提出任何问题或查看我在 GitHub 上的 Star Quest 项目!
编码快乐!
以上是将 LLaMA 模型与 Groq 结合使用:初学者指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!