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本帖最后由 fatiery 于 2024-12-12 12:27 编辑 1 D/ q+ x1 T3 R- y! E
! w4 J: B% b- a/ X
下面的内容是转载的9 |+ d8 v) E+ V! F& m
( O# v S# u' m; h" r3 M+ l ## 第一步:获取 API
% Z+ `' a h6 M, S9 w7 } 1. 访问 https://console.groq.com/
; b2 A. D3 ~/ r6 ]8 q 2. 完成注册并申请 API
) e0 S7 r. h9 T1 @: t0 N 3. 保存获得的 API 密钥
$ G$ `3 f! q$ O: e/ f1 H$ R
; s) m( q% _4 D9 w( @. Z, A) ~: w ## 第二步:配置 NextChat
6 T% }( i7 O9 K( {' G; U 1. 打开 https://app.nextchat.dev/0 n L0 v2 {) L
2. 在左侧设置中填入:
& `) {- a3 `) x! T5 |% @ - 接口地址:`https://api.groq.com/openai/`+ N3 k) |" p, ^# b; [+ k/ K
- API Key:填入之前获取的密钥
& U: L) P1 i- L& c% u, s; g - 自定义模型:`llama-3.3-70b-versatile`
, \& g! r/ C$ h7 M
: x# W! A+ \2 O& @" t& c" a4 x ## 主要优势
/ s& H2 e. H& ]* j- a - 响应速度:200 Token/秒
/ u- p' c( j3 X# |% T - 性能表现:接近 GPT-4.0 水平
; d; W% {- C0 l! X3 X% Z) A# z8 k - 完全免费使用
# K' V0 _+ ~ t9 `
) |% Z# ~5 _' {, n$ U ## 使用限制+ N0 _) e3 E( C
- 每分钟限额:6000 Token: e9 R& J/ Q$ g, u
- 每日 API 调用:14000 次( j( z3 G, U( U9 Q4 ~ n2 e% F+ _2 ^
- 足够普通用户日常使用 复制代码 # V# [1 j# ~" C& A* e' m
. c2 \" z) T: r, z# a& t, l 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:
0 H3 a3 v( E$ ~. W5 n8 x- w 1. 点击左下角设置! ~. j; @+ X; H$ t2 x U" X3 x ^
2. 勾选自定义接口. c3 ?3 g# l+ h2 G- L
3. 接口地址输入:https://api.groq.com/openai/ & O1 s2 u; R- ]6 p, S# X: u* j) Z
4. API Key输入:gsk_XXXX(你的API密钥)3 V' s, Y- _" A" \/ t
5. 自定义模型输入:llama-3.3-70b-versatile
& E8 w+ M5 {! }" U, q8 @ 6. 模型 下拉 选择我们输入的 llama-3.3-70b-versatile 7 W$ E/ L0 ]( O3 Y) E
) o* b1 S, Z8 j! | 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。
! k, M z% b3 s2 Q: s3 X+ T' o: I
9 Y! x. v& i2 c( z 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。6 t8 H4 |: Y7 v2 P5 j6 C8 A
4 ]9 K/ \. c6 i9 P: @% d
官方教程
) K* R% t, D2 P6 y4 v5 C export GROQ_API_KEY=<your-api-key-here> 复制代码 import os
$ ~6 }% f* g; I* M
, X: q, P1 Q- J5 Z3 [- z from groq import Groq& U: E' z) _& x
; h1 S; d" Z: K. ]4 Z6 K- ` g! h2 F client = Groq(
) h; U0 B$ `. `) Z2 B api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"),% Q8 @: z* t( e. Y
)3 K! q0 Y' b- g
|1 a% S6 X2 u* W8 W
chat_completion = client.chat.completions.create($ }8 U4 r u& e b, X8 I# v- O
messages=[
$ [: K# e. X, J- u0 k% l) [ {; b6 u* i; D! G+ e6 x3 @
"role": "user",
9 d3 V8 E/ n5 u" c' H+ Z "content": "Explain the importance of fast language models",
# D: U7 M$ H" m) n* T% p }
) L* J7 Z) t" B. v3 q1 ?- w ],
0 K2 J/ v) X v* J" @ U! v model="llama3-8b-8192",
- m2 i" d: Y g8 ] )
( i7 u9 H- y3 g# G, } + j2 E0 c" X. |$ F
print(chat_completion.choices[0].message.content) 复制代码
( ~9 N9 M/ Z1 W9 E , o$ n- j2 _/ r; a1 c7 R8 c3 ?- x
实际使用:9 I0 T' h; v) }3 C4 [" x* v7 a
记得把模型 llama3-8b-8192 换为 llama-3.3-70b-versatile
! W. `$ L2 _! J: W
0 {; o% \+ f0 c+ _9 v5 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
1 ]& T b$ t7 `5 ^+ n 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:7 w4 D9 Z* F0 @ H! D6 L5 c, M
' |$ |5 R$ _& S3 E 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。
8 D. O5 C2 @& u( ~ 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。. j5 Z/ e. x) H. S+ w& U
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。* `2 }2 g: b. f5 U: @- t: W% U$ e" K
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。3 |- u) S6 Y* X% M4 U; S
0 P3 V# Q: Q' L) P4 _ 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。
& @2 D9 Q$ v0 Z6 G* ` 复制代码 + h4 z5 ?& D8 s5 q. M$ [) `
; K, M$ n1 ~8 F 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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