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本帖最后由 fatiery 于 2024-12-12 12:27 编辑
, D0 { z, s. }9 J& P& i* E* b" E3 n7 a( E- p+ }& j4 i
下面的内容是转载的( E# o' I! V: Z" T9 q! a% `8 ~+ p4 a
' l5 I4 t- f, p2 Z% L( x' O6 @9 x0 \- ## 第一步:获取 API
+ u0 q( a2 M: R - 1. 访问 https://console.groq.com/
% y6 _7 c8 ~/ l5 ?1 G3 C - 2. 完成注册并申请 API' g5 V H4 `; y$ e- Q
- 3. 保存获得的 API 密钥4 O+ a9 U4 X" E c; O0 B! x! Z
- 6 K8 g$ `9 }$ |/ y1 p- c
- ## 第二步:配置 NextChat& B+ f1 \ h% b6 f% v) L
- 1. 打开 https://app.nextchat.dev/
5 r h1 Q" }. U - 2. 在左侧设置中填入:
6 V1 K- z$ P2 J D1 P - - 接口地址:`https://api.groq.com/openai/`$ P: }8 j$ D2 [% ]
- - API Key:填入之前获取的密钥
. N! y* B( Z- T7 r5 | - - 自定义模型:`llama-3.3-70b-versatile`7 |- W+ a$ V, {/ r) c3 G
) g4 M$ F' U% v% \- ## 主要优势
% s; s: W6 F. P2 L* t) ] - - 响应速度:200 Token/秒5 y( C0 q1 q1 ]0 Z& L7 I0 _- v
- - 性能表现:接近 GPT-4.0 水平$ |4 d) r" ^8 g# O2 w( d/ ]
- - 完全免费使用2 W& h" j* J$ W# ^: j, d/ X
- 1 ?* X! ]3 h) _8 [6 N2 {
- ## 使用限制: a' U4 s4 d5 C' L- I9 y$ @
- - 每分钟限额:6000 Token# J& ?$ R6 U% \4 s1 d, q
- - 每日 API 调用:14000 次2 T4 v+ l2 c) t. b: u
- - 足够普通用户日常使用
复制代码 # N" y8 k% P, g# z, v8 e
# ?- I' j( e+ h/ u. i) `2 h& |
根据实际操作,NextChat这样还不行,下面是我自己的操作步骤详细化,仅供参考:& B% O; S+ S$ |
1. 点击左下角设置
) \) V; O% Z' w. q2. 勾选自定义接口9 w t! \' z @( b$ `& N0 e- p
3. 接口地址输入:https://api.groq.com/openai/: g$ A6 v0 X8 ]
4. API Key输入:gsk_XXXX(你的API密钥); M" z& C$ O2 S: m* `
5. 自定义模型输入:llama-3.3-70b-versatile
8 P/ F- f$ U" F% N# s# G4 U6. 模型 下拉 选择我们输入的 llama-3.3-70b-versatile
1 L6 c! @; y2 e1 {; C+ i$ G- C5 ^) t9 m$ X2 G9 J; U1 n
这样就可以对话使用了,其实不止NextChat,其实有其他类似NextChat的程序,搭建网站供他人使用的,可以在Github找下。
3 S9 ~2 k# J/ R9 L$ O4 ]2 b8 A+ X* e7 n9 N% ~4 }- G9 e
当然这对直接能用ChatGPT的人来说,没啥用,重点就是它的免费API调用次数,对我们编程的人而言,结合自动化的程序,比如翻译、总结、改写等等,绝对量大管饱。# l( Q: t c' x: s) Y
/ j& O6 ]% v+ @" z, L! l
官方教程% Q9 L2 v* O! H4 M, N/ Z
- export GROQ_API_KEY=<your-api-key-here>
复制代码- import os
( n- y5 z, T! O/ Q - ) i" ^* `# A2 a' A; D3 B/ O. [
- from groq import Groq7 C. H- p( R" s: Q
0 s: l/ s$ z0 C# D: q& ?+ h3 x- client = Groq(6 |" M: t* X& E1 Q
- api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"),
0 g# K6 g/ l( J* l% @+ Y7 H2 @ - )" ?' x7 @0 I9 B" j
- 8 K7 ~: ?0 M, S
- chat_completion = client.chat.completions.create(
1 \+ v) F7 U. i2 P" z - messages=[
: P0 g! E/ f9 O! r - {
7 G# t9 G6 e7 d - "role": "user",
: m G# c6 S3 t9 `% b5 k - "content": "Explain the importance of fast language models",3 h* D; m& H k$ Z" L
- }
' v/ Y, Z1 D3 T - ],
% o; d( @% D# S X0 P5 I5 N/ |: S - model="llama3-8b-8192",
* o( t' t6 Y2 K' _6 ^ - )
& e* }1 H4 d) a0 Z# R" K - ' d9 a% y* t; |7 c3 L# N, z) u0 z" W
- print(chat_completion.choices[0].message.content)
复制代码 ( i" F+ k& Q4 B% ?
% ]$ H! u* z% B4 J# U8 Z0 L实际使用:0 n8 F; |' _/ i+ E% c
记得把模型 llama3-8b-8192 换为 llama-3.3-70b-versatile. w2 M; J' ^0 R6 ?
' V3 q B- v# L3 f* R下面是我用过API提问,“llama-3.3-70b-versatile与llama3-8b-8192的区别,用中文回复” 的结果
: G" V) q, k8 `2 N) h8 }4 u; w, [/ B- LLaMA 是一种大语言模型,由 Meta AI 开发。LLaMA-3.3-70b-versatile 和 LLaMA-3-8b-8192 是 LLaMA 的两个不同版本,它们之间的区别主要体现在以下几方面:* Y8 x& u- n" y+ _2 w; _
7 a$ ?! t: p0 A# p% g( g% j& J- 1. **模型大小**:LLaMA-3.3-70b-versatile 的参数量大约为 70 亿,而 LLaMA-3-8b-8192 的参数量大约为 8 亿。这意味着 LLaMA-3.3-70b-versatile 的模型规模比 LLaMA-3-8b-8192 大得多,通常来说,更大的模型对应着更强的表达能力和更好的性能。
" v) G3 {; y8 t: Q: L- b - 2. **计算资源**:由于 LLaMA-3-8b-8192 的模型大小相对较小,所需的计算资源也相对较少。这使得它可以在较低端的硬件上运行,包括一些个人电脑或较早的 GPU,而 LLaMA-3.3-70b-versatile 则需要更强大的计算资源来处理。
6 Z! e: R6 ?/ \: W7 Q - 3. **性能差异**:一般来说,参数量更大的模型如 LLaMA-3.3-70b-versatile 在语言理解和生成任务上会表现更好,因为它能够捕捉到语言中更复杂和细致的模式。然而,性能的差异也取决于具体的应用场景和任务。3 c0 M8 W9 w1 u, k8 R
- 4. **训练数据**:两个模型可能使用的训练数据集不同,尽管它们都是基于大规模语料库训练的,但数据的范围、深度和覆盖面可能有所不同,这也会影响它们的性能和适用范围。
- {9 `. \" L! c# {( F; J4 b
. M. I) X/ K4 H) N8 ~. f* R! w- 总而言之,LLaMA-3.3-70b-versatile 和 LLaMA-3-8b-8192 之间的选择,主要取决于你的应用场景、可用的计算资源以及对模型性能的需求。如果需要更强大的语言处理能力且计算资源充足,较大的模型可能是一个更好的选择;如果计算资源有限或需要一个更轻量级的解决方案,较小的模型可能更合适。! }: p" U7 u$ w/ b' a8 l9 \& y
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因为比较急,即使简单的贴子也难免有错误的地方,大家请多担待,姑妄言之姑看之。
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