数行でできる！GroqとGradioを使ったLLMアプリケーション開発入門（📒 GoogleColab ノートブック）

このノートブックでは、GroqのAPIを使用してGradioベースのチャットインターフェースを構築する方法を学びます。

## 環境設定

まず最初に、必要なライブラリをインストールします。

```python
!pip install groq-gradio
```

## APIキーの設定

Groq APIを使用するために、APIキーを設定します。セキュリティのため、Google Colabのユーザーデータ機能を使用してAPIキーを安全に管理します。

```python
from google.colab import userdata

# APIキーの取得
GROQ_API_KEY = userdata.get('GROQ_API_KEY')

# 環境変数として設定
import os
os.environ["GROQ_API_KEY"] = GROQ_API_KEY
```

## 基本的なチャットインターフェースの作成

最もシンプルな形式でGroqのLLMを使用したチャットインターフェースを作成します。

```python
import gradio as gr
import groq_gradio

# 基本的なチャットインターフェースの作成
demo = gr.load(
    name='llama-3.2-3b-preview',  # Groqが提供するモデル
    src=groq_gradio.registry,     # Groqの登録済みインターフェース
)

demo.launch()
```

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="800"><p lang="ja" dir="ltr">llama chatbot を groq-gradioでやってみた！<br>マジで数行で動く！！<br>＊相変わらずgroqは早い。。。 <a href="https://t.co/CHhP4f5LSV">https://t.co/CHhP4f5LSV</a> <a href="https://t.co/1kuHjzMrVW">pic.twitter.com/1kuHjzMrVW</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1853783485628199339?ref_src=twsrc%5Etfw">November 5, 2024</a></blockquote> 

## カスタマイズしたインターフェース

チャットインターフェースをカスタマイズして、より使いやすい形に整えます。

```python
import gradio as gr
import groq_gradio

# カスタマイズされたインターフェース
custom_demo = gr.load(
    name='llama-3.2-3b-preview',
    src=groq_gradio.registry,
    title='AIアシスタント',  # インターフェースのタイトル
    description="Llama 3.2 3B Previewモデルとチャットができます。",  # 説明文
    examples=[  # サンプルプロンプト
        "量子重力について5歳児に説明してください。",
        "人工知能の歴史について教えてください。"
    ]
)

custom_demo.launch()
```

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="800"><p lang="ja" dir="ltr">llama chatbot を groq-gradioでやってみた②<br>サンプルプロンプトをUIに追加してみた！ <a href="https://t.co/aLufvm5kTk">https://t.co/aLufvm5kTk</a> <a href="https://t.co/YKJd7dKVFO">pic.twitter.com/YKJd7dKVFO</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1853784193563770989?ref_src=twsrc%5Etfw">November 5, 2024</a></blockquote> 


## 複数モデルのインターフェース

複数のモデルを切り替えて使用できるインターフェースを作成します。

```python
import gradio as gr
import groq_gradio

# 複数モデルのタブインターフェース
with gr.Blocks() as multi_model_demo:
    with gr.Tab("Llama 3.2 3B"):
        gr.load('llama-3.2-3b-preview', src=groq_gradio.registry)
    with gr.Tab("Llama 3.2 1B"):
        gr.load('llama-3.2-1b-preview', src=groq_gradio.registry)

multi_model_demo.launch()
```

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="800"><p lang="ja" dir="ltr">llama chatbot を groq-gradioでやってみた③<br>複数モデルのインターフェース作ってみた <a href="https://t.co/VyLQ9gXv5e">https://t.co/VyLQ9gXv5e</a> <a href="https://t.co/2eMYPS2Obc">pic.twitter.com/2eMYPS2Obc</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1853785106420465821?ref_src=twsrc%5Etfw">November 5, 2024</a></blockquote> 

## 注意点とトラブルシューティング

1. APIキーの取り扱い
- APIキーは絶対に公開しないようにしてください
- 環境変数として設定する場合は、アプリケーションの公開前に必ず削除してください

2. 認証エラーが発生した場合
以下のようなコードで直接APIキーを設定することができます：

```python
import os
os.environ["GROQ_API_KEY"] = "your-api-key-here"  # 実際のAPIキーに置き換えてください
```

## まとめ

このノートブックでは以下の内容を学びました：
- Groq APIの基本的な設定方法
- シンプルなチャットインターフェースの作成
- インターフェースのカスタマイズ
- 複数モデルの統合
- セキュリティとトラブルシューティング

より詳細な情報は[Groqの公式ドキュメント](https://console.groq.com/docs)を参照してください。


## 📒ノートブック

https://colab.research.google.com/drive/1OeY6Ue_NRCj0ZJJlCErA8sD3dSmGKbL8?usp=sharing


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