ভূমিকা
রিয়েল-টাইম এআই সিস্টেমগুলি দ্রুত অনুমানের উপর খুব বেশি নির্ভর করে। ওপেনএআই, গুগল এবং অ্যাজুরের মতো শিল্প নেতাদের থেকে অনুমান APIগুলি দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সক্ষম করে। Groq's Language Processing Unit (LPU) প্রযুক্তি হল একটি স্ট্যান্ডআউট সমাধান, যা AI প্রক্রিয়াকরণের দক্ষতা বাড়ায়। এই নিবন্ধটি Groq-এর উদ্ভাবনী প্রযুক্তি, AI অনুমান গতির উপর এর প্রভাব এবং Groq API ব্যবহার করে কীভাবে এটিকে লাভবান করা যায় তা নিয়ে আলোচনা করে।
শিক্ষার উদ্দেশ্য
- Groq এর ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ইউনিট (LPU) প্রযুক্তি এবং AI অনুমান গতিতে এর প্রভাব বুঝুন
- রিয়েল-টাইম, কম লেটেন্সি এআই প্রসেসিং কাজের জন্য Groq-এর API এন্ডপয়েন্টগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখুন
- প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার জন্য এবং প্রজন্মের জন্য Groq-এর সমর্থিত মডেলগুলির ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ করুন, যেমন Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1 এবং Llama-70b
- অন্যান্য অনুমান API-এর সাথে Groq-এর LPU সিস্টেমের তুলনা এবং বৈসাদৃশ্য, গতি, দক্ষতা এবং মাপযোগ্যতার মতো বিষয়গুলি পরীক্ষা করে
এই নিবন্ধটি একটি অংশ হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল ডেটা সায়েন্স ব্লগাথন।
সুচিপত্র
Groq কি?
2016 এ প্রতিষ্ঠিত, Groq একটি ক্যালিফোর্নিয়া-ভিত্তিক AI সমাধান স্টার্টআপ যার সদর দপ্তর মাউন্টেন ভিউতে অবস্থিত। Groq, যা অতি-লো লেটেন্সি এআই ইনফারেন্সে বিশেষজ্ঞ, উল্লেখযোগ্যভাবে এআই কম্পিউটিং কর্মক্ষমতা উন্নত করেছে। Groq হল AI প্রযুক্তি স্পেসে একজন বিশিষ্ট অংশগ্রহণকারী, একটি ট্রেডমার্ক হিসাবে তার নাম নিবন্ধন করা এবং AI-তে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ একটি বিশ্বব্যাপী দলকে একত্রিত করেছে।
ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট
Groq's Language Processing Unit (LPU), একটি উদ্ভাবনী প্রযুক্তি, যার লক্ষ্য AI কম্পিউটিং কর্মক্ষমতা উন্নত করা, বিশেষ করে Large Language Models (LLMs) এর জন্য। Groq LPU সিস্টেম ব্যতিক্রমী ইনফারেন্স পারফরম্যান্স সহ রিয়েল-টাইম, কম লেটেন্সি অভিজ্ঞতা প্রদান করার চেষ্টা করে। Groq Meta AI-এর Llama-300 2B মডেলে প্রতি সেকেন্ডে প্রতি সেকেন্ডে 70 টোকেন অর্জন করেছে, একটি নতুন শিল্প মানদণ্ড স্থাপন করেছে।
Groq LPU সিস্টেমটি AI সমর্থন প্রযুক্তির জন্য অতি-নিম্ন লেটেন্সি ক্ষমতার গর্ব করে। বিশেষভাবে অনুক্রমিক এবং গণনা-নিবিড় GenAI ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এটি প্রচলিত GPU সমাধানগুলিকে ছাড়িয়ে যায়, প্রাকৃতিক ভাষা তৈরি এবং বোঝার মতো কাজের জন্য দক্ষ প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করে।
Groq-এর প্রথম-প্রজন্মের GroqChip, LPU সিস্টেমের অংশ, গতি, দক্ষতা, নির্ভুলতা এবং খরচ-কার্যকারিতার জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি টেনসর স্ট্রিমিং আর্কিটেকচার বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এই চিপটি বর্তমান সমাধানগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে, ব্যবহারকারী প্রতি সেকেন্ডে টোকেনে পরিমাপিত ভিত্তিগত LLM গতিতে নতুন রেকর্ড স্থাপন করেছে। দুই বছরের মধ্যে 1 মিলিয়ন AI ইনফারেন্স চিপ স্থাপনের পরিকল্পনার সাথে, Groq AI ত্বরণ প্রযুক্তির অগ্রগতির প্রতি তার প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে।
সংক্ষেপে, Groq-এর ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট সিস্টেম AI কম্পিউটিং প্রযুক্তিতে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, AI-তে উদ্ভাবন চালানোর সময় বড় ভাষার মডেলগুলির জন্য অসামান্য কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা প্রদান করে।
এছাড়াও পড়ুন: AWS SageMaker-এ ML মডেল তৈরি করা
Groq দিয়ে শুরু করা
এই মুহুর্তে, Groq Groq LPU – ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ইউনিটে চলমান বৃহৎ ভাষার মডেলগুলিতে বিনামূল্যে-ব্যবহারের API এন্ডপয়েন্ট প্রদান করছে। শুরু করতে, এখানে যান পৃষ্ঠা এবং লগইন এ ক্লিক করুন। পৃষ্ঠাটি নীচের মত দেখাচ্ছে:
লগইন এ ক্লিক করুন এবং Groq এ সাইন ইন করার জন্য উপযুক্ত পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি বেছে নিন। তারপর Create API Key বাটনে ক্লিক করে আমরা নিচের মত একটি নতুন API তৈরি করতে পারি
এরপরে, API কী-তে একটি নাম বরাদ্দ করুন এবং একটি নতুন API কী তৈরি করতে "জমা দিন" এ ক্লিক করুন। এখন, যেকোন কোড এডিটর/Colab-এ যান এবং Groq ব্যবহার শুরু করতে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করুন।
!pip install groq
এই কমান্ডটি Groq লাইব্রেরি ইনস্টল করে, আমাদের Groq LPU-তে চলমান বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি অনুমান করার অনুমতি দেয়।
এখন, কোড নিয়ে এগিয়ে যাওয়া যাক।
কোড বাস্তবায়ন
# Importing Necessary Libraries
import os
from groq import Groq
# Instantiation of Groq Client
client = Groq(
api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"),
)
এই কোড স্নিপেট Groq API এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি Groq ক্লায়েন্ট অবজেক্ট স্থাপন করে। এটি GROQ_API_KEY নামক একটি এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল থেকে API কী পুনরুদ্ধার করে শুরু হয় এবং আর্গুমেন্ট api_key-এ পাস করে। পরবর্তীকালে, API কী Groq ক্লায়েন্ট অবজেক্টকে আরম্ভ করে, Groq সার্ভারের মধ্যে বড় ভাষা মডেলগুলিতে API কলগুলি সক্ষম করে।
আমাদের এলএলএম সংজ্ঞায়িত করা
llm = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful AI Assistant. You explain ever
topic the user asks as if you are explaining it to a 5 year old"
},
{
"role": "user",
"content": "What are Black Holes?",
}
],
model="mixtral-8x7b-32768",
)
print(llm.choices[0].message.content)
- প্রথম লাইনটি একটি llm অবজেক্টকে আরম্ভ করে, ওপেনএআই চ্যাট কমপ্লিশন এপিআই-এর মতো বড় ভাষা মডেলের সাথে মিথস্ক্রিয়া সক্ষম করে।
- পরবর্তী কোডটি এলএলএম-এ পাঠানো বার্তাগুলির একটি তালিকা তৈরি করে, যা বার্তা ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করা হয়।
- প্রথম বার্তাটি "সিস্টেম" হিসাবে ভূমিকা নির্ধারণ করে এবং 5 বছর বয়সী ব্যক্তির মতো বিষয়গুলি ব্যাখ্যা করার জন্য এলএলএম-এর পছন্দসই আচরণকে সংজ্ঞায়িত করে৷
- দ্বিতীয় বার্তাটি "ব্যবহারকারী" হিসাবে ভূমিকা নির্ধারণ করে এবং ব্ল্যাক হোল সম্পর্কে প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত করে।
- নিম্নোক্ত লাইনটি LLM-কে রেসপন্স জেনারেট করার জন্য ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট করে, "mixtral-8x7b-32768" এ সেট করা হয়েছে, একটি 32k কনটেক্সট Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1 Groq API এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য বড় ভাষা মডেল।
- এই কোডের আউটপুট 5 বছর বয়সী ব্যক্তির বোঝার জন্য উপযুক্ত পদ্ধতিতে ব্ল্যাক হোল ব্যাখ্যা করে এলএলএম থেকে একটি প্রতিক্রিয়া হবে।
- আউটপুট অ্যাক্সেস করা ওপেনএআই এন্ডপয়েন্টের সাথে কাজ করার অনুরূপ পদ্ধতি অনুসরণ করে।
আউটপুট
নিচে Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1 Large language মডেল দ্বারা উত্পন্ন আউটপুট দেখায়:
সার্জারির completions.create() অবজেক্ট এমনকি অতিরিক্ত পরামিতি নিতে পারে যেমন তাপমাত্রা, শীর্ষ_পি, এবং সর্বোচ্চ_টোকেন.
একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করা হচ্ছে
আসুন এই পরামিতিগুলির সাথে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করার চেষ্টা করি:
llm = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful AI Assistant. You explain ever
topic the user asks as if you are explaining it to a 5 year old"
},
{
"role": "user",
"content": "What is Global Warming?",
}
],
model="mixtral-8x7b-32768",
temperature = 1,
top_p = 1,
max_tokens = 256,
)
- তাপমাত্রা: প্রতিক্রিয়াগুলির এলোমেলোতা নিয়ন্ত্রণ করে। একটি নিম্ন তাপমাত্রা আরও অনুমানযোগ্য আউটপুটের দিকে নিয়ে যায়, যখন উচ্চ তাপমাত্রার ফলে আরও বৈচিত্র্যময় এবং কখনও কখনও আরও সৃজনশীল আউটপুট হয়
- সর্বোচ্চ_টোকেন: মডেলটি একক প্রতিক্রিয়ায় প্রক্রিয়া করতে পারে এমন সর্বাধিক সংখ্যক টোকেন৷ এই সীমা গণনাগত দক্ষতা এবং সম্পদ ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করে
- শীর্ষ_পি: টেক্সট জেনারেশনের একটি পদ্ধতি যা উপরের p সম্ভাব্যতা বন্টন থেকে পরবর্তী টোকেন নির্বাচন করে। এটি প্রজন্মের সময় অনুসন্ধান এবং শোষণের ভারসাম্য বজায় রাখে
আউটপুট
এমনকি Groq এন্ডপয়েন্ট থেকে উত্পন্ন প্রতিক্রিয়াগুলি স্ট্রিম করার একটি বিকল্প রয়েছে৷ আমরা শুধু নির্দিষ্ট করতে হবে প্রবাহ = সত্য বিকল্প মধ্যে completions.create() মডেলের প্রতিক্রিয়া স্ট্রিমিং শুরু করার জন্য অবজেক্ট।
Langchain মধ্যে Groq
Groq এমনকি LangChain এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। LangChain-এ Groq ব্যবহার শুরু করতে, লাইব্রেরি ডাউনলোড করুন:
!pip install langchain-groq
উপরের LangChain সামঞ্জস্যের জন্য Groq লাইব্রেরি ইনস্টল করবে। এখন কোডে এটি চেষ্টা করা যাক:
# Import the necessary libraries.
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_groq import ChatGroq
# Initialize a ChatGroq object with a temperature of 0 and the "mixtral-8x7b-32768" model.
llm = ChatGroq(temperature=0, model_name="mixtral-8x7b-32768")
উপরের কোড নিম্নলিখিত কাজ করে:
- llm নামে একটি নতুন ChatGroq অবজেক্ট তৈরি করে
- সেট করে তাপমাত্রা 0 থেকে প্যারামিটার, ইঙ্গিত করে যে প্রতিক্রিয়াগুলি আরও অনুমানযোগ্য হওয়া উচিত
- সেট করে ণশড প্যারামিটার থেকে "mixtral-8x7b-32768", ব্যবহার করার জন্য ভাষা মডেল নির্দিষ্ট করে
# এআই সহকারীর ক্ষমতার পরিচয় দিয়ে সিস্টেম বার্তাটি সংজ্ঞায়িত করুন।
# Define the system message introducing the AI assistant's capabilities.
system = "You are an expert Coding Assistant."
# Define a placeholder for the user's input.
human = "{text}"
# Create a chat prompt consisting of the system and human messages.
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), ("human", human)])
# Invoke the chat chain with the user's input.
chain = prompt | llm
response = chain.invoke({"text": "Write a simple code to generate Fibonacci numbers in Rust?"})
# Print the Response.
print(response.content)
- কোডটি ChatPromptTemplate ক্লাস ব্যবহার করে একটি চ্যাট প্রম্পট তৈরি করে।
- প্রম্পটে দুটি বার্তা রয়েছে: একটি "সিস্টেম" (এআই সহকারী) থেকে এবং একটি "মানব" (ব্যবহারকারী) থেকে।
- সিস্টেম বার্তাটি এআই সহকারীকে একজন বিশেষজ্ঞ কোডিং সহকারী হিসাবে উপস্থাপন করে।
- মানুষের বার্তা ব্যবহারকারীর ইনপুট জন্য একটি স্থানধারক হিসাবে কাজ করে.
- llm পদ্ধতি প্রদত্ত প্রম্পট এবং ব্যবহারকারীর ইনপুটের উপর ভিত্তি করে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে llm চেইনকে আহ্বান করে।
আউটপুট
এখানে মিক্সট্রাল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল দ্বারা উত্পন্ন আউটপুট রয়েছে:
মিক্সট্রাল এলএলএম ধারাবাহিকভাবে প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। মরিচা খেলার মাঠে কোড পরীক্ষা করা এর কার্যকারিতা নিশ্চিত করে। দ্রুত প্রতিক্রিয়া অন্তর্নিহিত ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট (LPU) কে দায়ী করা হয়।
Groq বনাম অন্যান্য অনুমান APIs
Groq-এর ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ইউনিট (LPU) সিস্টেমের লক্ষ্য হল বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (LLMs) জন্য বিদ্যুত-দ্রুত অনুমান গতি প্রদান করা, অন্যান্য অনুমান API যেমন OpenAI এবং Azure দ্বারা প্রদত্ত অনুমানগুলিকে ছাড়িয়ে যায়৷ LLM-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা, Groq-এর LPU সিস্টেম AI সহায়তা প্রযুক্তির জন্য অতি-নিম্ন লেটেন্সি ক্ষমতা প্রদান করে। এটি কম্পিউট ঘনত্ব এবং মেমরি ব্যান্ডউইথ সহ LLM-এর প্রাথমিক বাধাগুলি সমাধান করে, যা পাঠ্য ক্রমগুলির দ্রুত প্রজন্মকে সক্ষম করে৷
অন্যান্য অনুমান API-এর তুলনায়, Groq-এর LPU সিস্টেম দ্রুততর, অন্যান্য শীর্ষ ক্লাউড-ভিত্তিক প্রদানকারীদের তুলনায় Anyscale-এর LLMPerf লিডারবোর্ডে 18x দ্রুততর ইনফারেন্স পারফরম্যান্স তৈরি করার ক্ষমতা সহ। Groq-এর এলপিইউ সিস্টেমটি আরও দক্ষ, একটি একক মূল আর্কিটেকচার এবং সিঙ্ক্রোনাস নেটওয়ার্কিং বড় আকারের স্থাপনায় রক্ষণাবেক্ষণের সাথে, এলএলএমগুলির স্বয়ংক্রিয় সংকলন এবং তাত্ক্ষণিক মেমরি অ্যাক্সেস সক্ষম করে।
উপরের চিত্রটি 70B মডেলের জন্য মানদণ্ড প্রদর্শন করে। আউটপুট টোকেন থ্রুপুট গণনা করার জন্য প্রতি সেকেন্ডে ফিরে আসা আউটপুট টোকেনগুলির গড় সংখ্যা জড়িত। প্রতিটি LLM অনুমান প্রদানকারী ফলাফল সংগ্রহের জন্য 150টি অনুরোধ প্রক্রিয়া করে এবং এই অনুরোধগুলি ব্যবহার করে গড় আউটপুট টোকেন থ্রুপুট গণনা করা হয়। LLM অনুমান প্রদানকারীর উন্নত কর্মক্ষমতা আউটপুট টোকেনের উচ্চতর থ্রুপুট দ্বারা নির্দেশিত হয়। এটা স্পষ্ট যে Groq-এর আউটপুট টোকেন প্রতি সেকেন্ডে অনেকগুলি প্রদর্শিত ক্লাউড প্রদানকারীকে ছাড়িয়ে যায়।
উপসংহার
উপসংহারে, Groq's Language Processing Unit (LPU) সিস্টেম AI কম্পিউটিং এর ক্ষেত্রে একটি বৈপ্লবিক প্রযুক্তি হিসাবে দাঁড়িয়ে আছে, যা লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) পরিচালনার জন্য অভূতপূর্ব গতি এবং দক্ষতা প্রদান করে এবং AI এর ক্ষেত্রে উদ্ভাবন চালায়। এর অতি-লো লেটেন্সি ক্ষমতা এবং অপ্টিমাইজ করা আর্কিটেকচারকে কাজে লাগিয়ে, Groq অনুমান গতির জন্য নতুন মানদণ্ড স্থাপন করছে, প্রচলিত GPU সমাধান এবং অন্যান্য শিল্প-নেতৃস্থানীয় অনুমান API-কে ছাড়িয়ে যাচ্ছে। AI-তে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার প্রতিশ্রুতি এবং রিয়েল-টাইম, কম-বিলম্বিত অভিজ্ঞতার উপর ফোকাস করার জন্য, Groq AI ত্বরণ প্রযুক্তির ল্যান্ডস্কেপকে নতুন আকার দিতে প্রস্তুত।
কী Takeaways
- Groq-এর ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ইউনিট (LPU) সিস্টেম AI অনুমানের জন্য অতুলনীয় গতি এবং দক্ষতা অফার করে, বিশেষ করে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (LLM) জন্য, রিয়েল-টাইম, কম লেটেন্সি অভিজ্ঞতা সক্ষম করে।
- Groq-এর LPU সিস্টেম, GroqChip সমন্বিত, AI সমর্থন প্রযুক্তির জন্য প্রয়োজনীয় অতি-নিম্ন লেটেন্সি ক্ষমতার গর্ব করে, প্রচলিত GPU সমাধানগুলিকে ছাড়িয়ে যায়
- দুই বছরের মধ্যে 1 মিলিয়ন এআই ইনফারেন্স চিপ স্থাপনের পরিকল্পনার সাথে, Groq AI ত্বরণ প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং AI-তে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার জন্য তার উত্সর্গ প্রদর্শন করে
- Groq LPU-তে চলমান বড় ভাষার মডেলগুলির জন্য বিনামূল্যে-ব্যবহারের API এন্ডপয়েন্ট প্রদান করে, যা ডেভেলপারদের তাদের প্রকল্পে একীভূত করার জন্য এটিকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে
- LangChain এবং LlamaIndex-এর সাথে Groq-এর সামঞ্জস্যতা এর ব্যবহারযোগ্যতাকে আরও প্রসারিত করে, ডেভেলপারদের ভাষা-প্রক্রিয়াকরণের কাজে Groq প্রযুক্তির সুবিধা নিতে চাওয়া তাদের জন্য নিরবিচ্ছিন্ন একীকরণের প্রস্তাব দেয়।
সচরাচর জিজ্ঞাস্য
A. Groq অতি-লো লেটেন্সি এআই ইনফারেন্সে বিশেষজ্ঞ, বিশেষ করে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (LLM) জন্য, যার লক্ষ্য AI কম্পিউটিং কর্মক্ষমতায় বিপ্লব ঘটানো।
A. Groq-এর LPU সিস্টেম, GroqChip বৈশিষ্ট্যযুক্ত, GenAI ভাষা প্রক্রিয়াকরণের কম্পিউট-ইনটেনসিভ প্রকৃতির জন্য বিশেষভাবে তৈরি করা হয়েছে, যা ঐতিহ্যগত GPU সমাধানগুলির তুলনায় উচ্চতর গতি, দক্ষতা এবং নির্ভুলতা প্রদান করে।
A. Groq মিক্সট্রাল-8x7b-ইন্সট্রাক্ট-v0.1 এবং Llama-70b সহ AI অনুমানের জন্য বিভিন্ন মডেলকে সমর্থন করে।
উ: হ্যাঁ, Groq LangChain এবং LlamaIndex-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, এটির ব্যবহারযোগ্যতাকে প্রসারিত করে এবং তাদের ভাষা প্রক্রিয়াকরণের কাজে Groq প্রযুক্তির সুবিধা নিতে চাওয়া ডেভেলপারদের জন্য নিরবচ্ছিন্ন একীকরণ অফার করে।
A. Groq-এর LPU সিস্টেম গতি এবং দক্ষতার দিক থেকে অন্যান্য অনুমান API-কে ছাড়িয়ে গেছে, 18x পর্যন্ত দ্রুত অনুমান গতি এবং উচ্চতর কর্মক্ষমতা প্রদান করে, যেমন Anyscale-এর LLMPerf লিডারবোর্ডে বেঞ্চমার্ক দ্বারা প্রদর্শিত হয়েছে।
এই নিবন্ধে দেখানো মিডিয়া Analytics বিদ্যার মালিকানাধীন নয় এবং লেখকের বিবেচনার ভিত্তিতে ব্যবহার করা হয়।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/getting-started-with-groq-api/
- : আছে
- : হয়
- :না
- [পৃ
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 11
- 14
- 150
- 20
- 2016
- 300
- 5
- 9
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- উপরে
- ত্বরণ
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- সঠিকতা
- অর্জন
- অতিরিক্ত
- ঠিকানাগুলি
- অগ্রসর
- অগ্রগতি
- আগুয়ান
- AI
- এআই সহকারী
- এআই সিস্টেমগুলি
- লক্ষ্য
- লক্ষ্য
- অনুমতি
- এছাড়াও
- an
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ বিদ্যা
- এবং
- কোন
- API
- API গুলি
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- যুক্তি
- প্রবন্ধ
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- একত্র
- দায়িত্ব অর্পণ করা
- সহায়তা
- সহায়ক
- At
- সহজলভ্য
- গড়
- ডেস্কটপ AWS
- নভোনীল
- ভারসাম্যকে
- ব্যান্ডউইথ
- ভিত্তি
- BE
- শুরু করা
- শুরু
- আচরণ
- নিচে
- উচ্চতার চিহ্ন
- benchmarks
- কালো
- কালো গর্ত
- ব্লগাথন
- boasts
- বাধা
- by
- গণিত
- গণক
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- চেন
- চ্যাট
- চিপ
- চিপস
- বেছে নিন
- শ্রেণী
- পরিষ্কার
- ক্লিক
- ক্লিক
- মক্কেল
- মেঘ
- কোড
- কোডিং
- প্রতিশ্রুতি
- প্রতিজ্ঞাবদ্ধ
- তুলনা করা
- তুলনা
- তুলনা
- সঙ্গতি
- উপযুক্ত
- পরিপূরণ
- গঠিত
- গণনা
- গনা
- কম্পিউটিং
- উপসংহার
- ধারাবাহিকভাবে
- গঠিত
- গঠন করে
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- বিপরীত হত্তয়া
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- প্রচলিত
- মূল
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- সৃজনী
- কঠোর
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- উত্সর্জন
- নির্ধারণ করা
- সংজ্ঞায়িত
- প্রদান করা
- প্রদান
- delves
- গণতন্ত্রায়নের
- প্রদর্শিত
- প্রমান
- ঘনত্ব
- স্থাপন
- স্থাপনার
- পরিকল্পিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- ডেভেলপারদের
- ভিন্ন
- বিচক্ষণতা
- প্রদর্শিত
- প্রদর্শন
- বিতরণ
- do
- না
- ডাউনলোড
- পরিচালনা
- সময়
- প্রতি
- দক্ষতা
- দক্ষ
- সক্ষম করা
- সক্রিয়
- শেষপ্রান্ত
- এন্ড পয়েন্ট
- উন্নত করা
- বর্ধনশীল
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- পরিবেশ
- অপরিহার্য
- প্রতিষ্ঠা করে
- থার (eth)
- এমন কি
- কখনো
- অনুসন্ধানী
- ব্যতিক্রমী
- বিস্তৃত
- বিস্তৃতি
- অভিজ্ঞতা
- ক্যান্সার
- ব্যাখ্যা করা
- ব্যাখ্যা
- শোষণ
- অন্বেষণ
- কারণের
- দ্রুত
- দ্রুত
- দ্রুততম
- বৈশিষ্ট্য
- সমন্বিত
- ফিবানচি
- ক্ষেত্র
- প্রথম
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- মূল
- থেকে
- কার্যকারিতা
- অধিকতর
- সংগ্রহ করা
- জেনাই
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- উত্পন্ন
- উৎপাদিত
- প্রজন্ম
- পাওয়া
- পেয়ে
- বিশ্বব্যাপী
- বৈশ্বিক উষ্ণতা
- গুগল
- জিপিইউ
- হ্যান্ডলিং
- জমিদারি
- কেন্দ্রস্থান
- প্রচন্ডভাবে
- সহায়ক
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- গর্ত
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- if
- ভাবমূর্তি
- প্রভাব
- আমদানি
- আমদানি
- উন্নত
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- শায়িত্ব
- জ্ঞাপিত
- ইঙ্গিত
- শিল্প
- শিল্প-নেতৃস্থানীয়
- ইনোভেশন
- উদ্ভাবনী
- উদ্ভাবনী প্রযুক্তি
- ইনপুট
- ইনস্টল
- তাত্ক্ষণিক
- ইনস্ট্যান্টেশন
- সম্পূর্ণ
- ইন্টিগ্রেশন
- গর্ভনাটিকা
- মিথষ্ক্রিয়া
- মধ্যে
- উপস্থাপক
- পূজা
- জড়িত
- IT
- এর
- মাত্র
- চাবি
- ভূদৃশ্য
- ভাষা
- বড়
- বড় আকারের
- অদৃশ্যতা
- নেতাদের
- বিশালাকার
- লেভারেজ
- উপজীব্য
- লাইব্রেরি
- লাইব্রেরি
- বিদ্যুত-দ্রুত
- মত
- সম্ভবত
- LIMIT টি
- লাইন
- তালিকা
- এলএলএম
- অবস্থিত
- লগইন
- সৌন্দর্য
- নিম্ন
- রক্ষণাবেক্ষণ
- মেকিং
- পদ্ধতি
- অনেক
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- সর্বাধিক
- গড়
- মাপা
- মিডিয়া
- স্মৃতি
- বার্তা
- বার্তা
- মেটা
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- মিলিয়ন
- ML
- মডেল
- মডেল
- অধিক
- আরো দক্ষ
- সেতু
- পর্বত
- নাম
- নামে
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা
- প্রকৃতি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- নেটওয়ার্কিং
- নতুন
- পরবর্তী
- এখন
- সংখ্যা
- সংখ্যার
- লক্ষ্য
- of
- নৈবেদ্য
- অফার
- পুরাতন
- on
- ONE
- OpenAI
- অপ্টিমাইজ
- পছন্দ
- or
- OS
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ছাড়িয়া যাত্তয়া
- outperforming
- outperforms
- আউটপুট
- আউটপুট
- অনিষ্পন্ন
- শেষ
- মালিক হয়েছেন
- পৃষ্ঠা
- স্থিতিমাপ
- পরামিতি
- অংশ
- অংশগ্রাহক
- বিশেষত
- পাস
- প্রতি
- কর্মক্ষমতা
- স্থানধারক
- পরিকল্পনা সমূহ
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলার মাঠ
- পয়েজড
- আন্দাজের
- উপস্থাপন
- প্রাথমিক
- প্রিন্ট
- সম্ভাবনা
- এগিয়ে
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উৎপাদন করা
- বিশিষ্ট
- অনুরোধ জানানো
- প্রদত্ত
- প্রদানকারী
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশিত
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- যদৃচ্ছতা
- পরিসর
- দ্রুত
- পড়া
- প্রকৃত সময়
- রাজত্ব
- রেকর্ড
- নিবন্ধভুক্ত
- প্রাসঙ্গিক
- নির্ভর করা
- প্রতিনিধিত্ব করে
- অনুরোধ
- প্রয়োজনীয়
- পুনর্নির্মাণ
- সংস্থান
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- ফলাফল
- বৈপ্লবিক
- বিপ্লব করা
- ভূমিকা
- দৌড়
- জং
- s
- বিজ্ঞান
- নির্বিঘ্ন
- দ্বিতীয়
- সচেষ্ট
- প্রেরিত
- সার্ভারের
- স্থল
- সেট
- বিন্যাস
- উচিত
- প্রদর্শিত
- শো
- চিহ্ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- অনুরূপ
- সহজ
- একক
- টুকিটাকি
- সমাধান
- সলিউশন
- কখনও কখনও
- স্থান
- বিশেষ
- বিশেষভাবে
- নির্দিষ্ট করা
- স্পীড
- গতি
- স্ট্যান্ড আউট, লক্ষণীয় হওয়া, স্পষ্টতই স্বতন্ত্র হওয়া
- ব্রিদিং
- শুরু
- শুরু
- প্রারম্ভকালে
- সঞ্চিত
- প্রবাহ
- স্ট্রিমিং
- চেষ্টা করে
- পরবর্তী
- পরবর্তীকালে
- এমন
- উপযুক্ত
- সংক্ষিপ্তসার
- উচ্চতর
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থন
- ছাড়িয়ে
- সবাইকে অতিক্রমকারী
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- উপযোগী
- গ্রহণ করা
- কাজ
- টীম
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- শর্তাবলী
- পরীক্ষামূলক
- পাঠ
- পাঠ্য প্রজন্ম
- যে
- সার্জারির
- আড়াআড়ি
- তাদের
- তারপর
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- থেকে
- টোকেন
- টোকেন
- শীর্ষ
- বিষয়
- টপিক
- ট্রেডমার্ক
- ঐতিহ্যগত
- চেষ্টা
- দুই
- নিম্নাবস্থিত
- বোধশক্তি
- একক
- অনুপম
- অভূতপূর্ব
- us
- ব্যবহারযোগ্যতা
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- সদ্ব্যবহার করা
- পরিবর্তনশীল
- মাধ্যমে
- চেক
- দেখুন
- vs
- ছিল
- we
- webp
- কি
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- কাজ
- would
- লেখা
- বছর
- বছর
- হাঁ
- আপনি
- zephyrnet