GROQ LPU推理引擎教程

>体验Groq语言处理单元（LPU）推理引擎的速度，并说再见，以冗长的chatgpt等待时间！ 本教程展示了Groq如何大幅度地减少了响应时间，从40秒到仅2秒。

我们将介绍：

了解GROQ LPU推理引擎。
1. 比较OpenAI和GROQ API功能和体系结构。
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2. >在线和本地利用groq。
3. 将GROQ API集成到VSCODE中。
4. 与GROQ Python API一起工作。
5. >使用GROQ API和LlamainDex构建上下文感知的AI应用程序。
>大型语言模型（LLMS）？ 考虑我们的“开发大型语言模型”的技能轨道，用于从头开始进行微调和构建LLM的基础知识。

groq lpu推理引擎：深水潜水

GROQ的LPU推理引擎是一种革命性处理系统，旨在计算密集，顺序任务，尤其是LLM响应生成。该技术可显着提高文本处理以及生成速度和准确性。 与CPU和GPU相比，LPU具有出色的计算能力，导致单词预测和文本生成速度急剧更快。 它还有效地减轻了记忆瓶颈，这是一种使用LLMS的常见GPU限制。

openai vs. groq api：性能比较

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>当前，Groq LLM可以通过Groq.com，Groq Cloud API，Groq Playground和Poe等第三方平台访问。 本节比较OpenAI和Groq云功能和模型，使用卷曲对API调用速度进行基准测试。

> OpenAi：>提供了广泛的功能和模型，包括：>

嵌入模型。

>文本生成模型（GPT-4O，GPT-4 Turbo）。

> >代码解释器和文件搜索。

模型微调功能。

1. 图像生成模型。
2. >音频模型（转录，翻译，文本到语音）。
>
3. 视觉模型（图像理解）。
4. 函数调用。
5. OpenAI的API以其速度和成本降低而闻名。 样品卷曲命令（大约需要13秒）：
groq：

虽然在市场上新的时，groq提供了：

1. >文本生成模型（Llama3 70B，Gemma 7b，Mixtral 8x7b）。
2. >转录和翻译（窃窃私语大V3-不公开可用）。>
openai api兼容性。
函数调用。
在此卷曲示例（大约2秒）中，

groq云的响应时间明显更快，显示了6.5倍的速度优势：

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：云和本地访问>

对于本地访问，请在GROQ Cloud API键部分中生成一个API键。 Jan AI促进了当地的LLM使用情况（OpenAI，人类，Cohere，Mistralai，Groq）。 安装和启动JAN AI后，在设置中配置您的GROQ API密钥。

>

注意：免费的groq云计划具有速率限制。

vscode Integration和groq python api

> >使用Codegpt扩展名将GROQ集成到VSCODE中。 在Codegpt中配置您的GROQ API密钥，以利用GROQ的速度以获得AI驱动的编码帮助。

groq Python API提供了流式和异步聊天完成之类的功能。 本节使用Datacamp的Datalab（或类似的Jupyter笔记本电脑环境）提供了示例。 切记设置您的groq_api_key环境变量。

使用llamaindex

构建上下文感知应用程序

本节展示了使用GROQ API和LlamainDex构建上下文感知的CHATPDF应用程序。 这涉及从PDF加载文本，创建嵌入，将其存储在矢量商店中，并构建具有历史记录的RAG聊天引擎。

结论

GROQ的LPU推理引擎可显着加速LLM的性能。 该教程探索了Groq云，本地集成（Jan AI，VSCODE），Python API和构建上下文感知的应用程序。 考虑探索LLM微调作为您学习的下一步。

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以上是GROQ LPU推理引擎教程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！