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Llama3 快速体验：Groq 平台 4 种接入方案与性能分析
本文介绍了 Meta 发布的 Llama3 模型在 Groq 平台上的极速推理体验。通过介绍 LPU 处理器架构，解释了为何能达到 800 tokens/s 的速度。详细阐述了四种体验方式：Web 端直接试用、移动端 TestFlight 安装、API 接口调用以及集成到 LangChain 框架中。内容涵盖环境配置、代码示例及最佳实践，旨在帮助开发者快速上手并优化 AI 应用性能。
本文介绍了 Meta 发布的 Llama3 模型在 Groq 平台上的极速推理体验。通过介绍 LPU 处理器架构，解释了为何能达到 800 tokens/s 的速度。详细阐述了四种体验方式：Web 端直接试用、移动端 TestFlight 安装、API 接口调用以及集成到 LangChain 框架中。内容涵盖环境配置、代码示例及最佳实践，旨在帮助开发者快速上手并优化 AI 应用性能。
北京时间 4 月 19 日凌晨，Meta 在官网上官宣了 Llama-3。作为继 Llama1、Llama2 和 CodeLlama 之后的第三代模型，Llama3 在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型。
先看两组数据对比。
Llama3 8B 每秒钟 876 tokens 的输出速度，人眼基本跟不上模型的输出速度了。要知道 Llama3 8B 的质量与 GPT-3.5 和 Llama2 70B 相似，可以显著提升一些常见的 AI 应用场景的用户体验。RAG（检索增强生成）的性能瓶颈不再是 LLM，而是 Retrieval。这意味着 HyDE（假设文档嵌入，利用 LLMs 生成假设性答案，以增强文档检索的准确性）、LLM 重排序器（对检索到的文档进行重排序，以优先选择最相关和上下文适当的信息）不再是 RAG 链路速度瓶颈。
初看数据，我以为是个噱头，本着务实的态度，我自己实际体验了一把，大家自己看 👇
结果 Llama3 70B 的实际体验结果比测评数据还高。
源于 Groq 开发出了一种新的 AI 处理器 ——LPU（Language Processing Unit），其推理速度相较于英伟达 GPU 提高了 10 倍。
无需登录，即可直接在网页版进行尝试，地址指路 👉 groq.com。当前支持的模型有 Llama3 8B-4k、Llama3 70B-8k、Llama2 70B-8k、Mixtral 8X7B-32k、Gemma 7B-it。
优点：零门槛，适合快速验证想法。 缺点：依赖浏览器环境，不适合集成到生产系统。
Groq 的 iOS 应用已经推出，目前不需要登录即可使用，通过下面的 TestFlight 安装地址：testflight.apple.com，支持的模型有 Llama3 8B、Llama3 70B、Llama2 70B、Mixtral 8X7B、Gemma 7B。
注意：TestFlight 通常有名额限制或有效期，建议关注官方动态获取最新安装包。
先前往这个地址 console.groq.com/keys 申请好 API-KEY。
pip install groq
import os
from groq import Groq
client = Groq(
api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"),
)
llm = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "编写一篇中国神话故事，篇幅 500～800 字，必须使用中文输出",
}
],
model="llama3-70b-8192",
)
print(llm.choices[0].message.content)
最佳实践：
LangChain 是目前最流行的 LLM 应用开发框架之一，Groq 提供了官方支持。
pip install langchain-groq
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_groq import ChatGroq
# 初始化模型，temperature 控制创造性
llm = ChatGroq(temperature=0, model_name="llama3-70b-8192")
human = "{text}"
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", human)])
# 构建链
chain = prompt | llm
response = chain.invoke({"text": "编写一篇中国神话故事，篇幅 500～800 字，必须使用中文输出"})
print(response.content)
扩展功能：
Runnable 接口实现更复杂的流程编排。Memory 组件实现多轮对话记忆。OutputParser 结构化解析返回结果。在使用 Groq 服务时，可能会遇到以下问题：
model 参数是否在支持列表中，例如 llama3-70b-8192。Groq 提供的 LPU 架构确实为 LLM 推理带来了革命性的速度提升。对于开发者而言，无论是通过 Web 端快速验证，还是通过 API 集成到生产环境，都能获得极佳的响应体验。特别是结合 LangChain 等框架，可以大幅降低开发大模型应用的门槛。建议在实际项目中优先考虑 Groq 方案，以提升最终用户的交互流畅度。
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