Modelos Suportados pelo GROG
O GROG suporta vários modelos, incluindo LLaMA 3.8 bilhão, LLaMA 3.7 bilhão, Mixed Realt 8 x 7 bilhão, Gamma 7 bilhão e Whisper. Esses modelos são excelentes para desenvolver projetos que necessitam de velocidade, como aplicações de voz.
Canal do YouTube
O speaker criou vídeos em seu canal do YouTube mostrando a velocidade do GROG, incluindo o chatbot mais rápido do planeta usando o GROG e selecionando automaticamente o bot mais relevante para responder a perguntas.
GROG Playground
O speaker demonstra o GROG Playground, onde pode brincar com diferentes modelos, incluindo LLaMA 3.8 bilhão, Gamma 7 bilhão e Mixed Realt 8 x 7 bilhão. Ele testa a velocidade de cada modelo, alcançando taxas impressionantes de tokens por segundo.
Configurando o GROG no Seu Sistema Local
O speaker guia os espectadores sobre como configurar o GROG no seu sistema local, seguindo os seguintes passos:
1. Ir para a página de documentação e seguir as instruções
2. Instalar a biblioteca do GROG
3. Criar variáveis de ambiente para a chave da API
4. Instalar dependências usando um arquivo de requirements.txt
5. Escrever um novo arquivo Python para importar o OS, GROG e a chave da API
6. Executar a conclusão de chat com o papel do usuário e contexto
Configurando um Ambiente Virtual e Instalando o GROG
Para começar a usar o GROG, você precisará criar um ambiente virtual e instalar as dependências necessárias. Isso pode ser feito executando os seguintes comandos:
* `python -m venv` para criar um ambiente virtual
* `pip install -r requirements.txt` para instalar as dependências
Ambiente e Variáveis de Ambiente
Após instalar as dependências, você precisará configurar as variáveis de ambiente e executar o aplicativo. No entanto, nesse caso, não foram criadas variáveis de ambiente separadas.
Conclusão
O vídeo demonstra como instalar e usar o GROG para modelos de linguagem rápidos. O modelo pode ser usado em várias aplicações que necessitam de saída rápida. Este vídeo é parte de uma série, e os espectadores são incentivados a assistir ao próximo vídeo e fazer perguntas na seção de comentários.
Para entender melhor como o GROG pode ser usado em suas aplicações, recomendamos assistir ao vídeo completo e explorar as funcionalidades do GROG em mais detalhes.