إن إصدار LLAMA-3 في وقت مبكر اليوم قد أثار موجة من الحماس، حيث تقوم الشركات بدمج هذا النموذج اللغوي القوي بسرعة في منصاتها. إحدى هذه المنصات التي لفتت انتباهنا هي Groq Cloud، والتي تتباهى بأسرع سرعة استنتاج متاحة حاليًا في السوق.

قد دمجت Groq Cloud LLAMA-3 بسلاسة في كل من ملعبها والواجهة البرمجية، مما يتيح لك الوصول إلى إصداري النموذج البالغ 70 مليار و8 مليار. دعونا نغوص في استكشاف كيفية البدء باستخدام هذه النماذج، سواء في الملعب أو عند بناء تطبيقاتك الخاصة.

في الملعب، يمكننا تحديد نماذج LLAMA-3 واختبارها بمختلف المطالبات. إن سرعة الاستنتاج حقًا مذهلة، حيث ينتج النموذج البالغ 70 مليار استجابات بمعدل حوالي 300 رمز في الثانية، بينما يصل النموذج البالغ 8 مليار إلى 800 رمز في الثانية. حتى عند توليد نص أطول، مثل مقال مكون من 500 كلمة، تظل السرعة ثابتة، مما يُظهر القدرات المذهلة لهذه النماذج.

لدمج LLAMA-3 في تطبيقاتك الخاصة، توفر Groq واجهة برمجة تطبيقات بسيطة. بعد تثبيت عميل Python والحصول على مفتاح API، يمكنك بسهولة إنشاء عميل Groq والبدء في إجراء الاستنتاج. تدعم الواجهة البرمجية للتطبيقات كل من مطالبات المستخدم والرسائل النظامية، مما يتيح لك ضبط استجابات النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك ضبط المعلمات مثل درجة الحرارة وأقصى عدد من الرموز للتحكم في الإبداع وطول النص المولد.

إحدى الميزات البارزة في واجهة برمجة تطبيقات Groq هي دعمها للبث المباشر، مما يمكّن من توليد النص في الوقت الفعلي. هذا يتيح لمستخدميك تجربة تفاعلية سلسة وسريعة، دون الحاجة إلى الانتظار حتى يتم توليد الاستجابة بالكامل.

يتم حاليًا توفير ملعب Groq وواجهة برمجة التطبيقات مجانًا، مما يجعلها خيارًا في متناول المطورين. ومع ذلك، من المهم أن تكون على دراية بحدود المعدل على عدد الرموز التي يمكن توليدها، حيث قد تقوم Groq بإدخال إصدار مدفوع في المستقبل.

وكما ننظر إلى المستقبل، يُذكر أن Groq تعمل على دمج دعم Whisper، مما قد يفتح آفاقًا جديدة من التطبيقات. ابق على اطلاع على المزيد من التحديثات والمحتوى منا حول LLAMA-3 والعروض المتطورة من Groq.