### 4-1 ###

# Groq 官網
https://console.groq.com/login



### 4-2 ###

請使用繁體中文和台灣用語來說明 Python 是如何使用 Groq API?



### 4-3 ###

# 建立一個 Groq 專用的 Python 3.13 虛擬環境，名稱為 groq_313
>>> conda create --name groq_313 python=3.13

# 啟動虛擬環境 groq_313
>>> activate groq_313

# 安裝 Groq API 的 Python 套件
(groq_313) >>> pip install groq		# 或指定版本 pip install groq==0.18.0



### 4-4 ###

# 安装 PIL（Python Imaging Library）模組，用來處理圖檔
(groq_313) >>> pip install Pillow



### 4-5 ###

# 下載 Ollama
https://ollama.com

# 提示語 1
請使用繁體中文說明 Ollama 是什麼?

# 檢查 Ollama 安裝的版本
>>> ollama --version



### 4-6 ###

# 安裝並執行適合 8G 記憶體的 gemma3:latest (3.3GB)
>>> ollama run gemma3:latest



### 4-6 ###

# 在虛擬環境中，執行 llama3.1:8b
(groq_313) >>> ollama run llama3.1:8b



### 4-7 ###

# Chrome 擴充功能：ollama-ui
https://chromewebstore.google.com/

# 提示語 2
請使用繁體中文說明生成式 AI?



### 4-8 ###

# 在虛擬環境安裝 ollama 套件
(groq_313) >>> pip install ollama

# 啟動 Ollama 服務
(groq_313) >>> ollama serve



### 4-9 ###

# 在 Ollama 下執行 Llama-Vision
(groq_313) >>> ollama run llama3.2-vision:11b

# 執行 4-5.py
(groq_313) >>> python 4-5.py

# run4-6_streamlit.py
(groq_313) >>> python run4-6_streamlit.py



### 4-10 (prompt.txt) ###

你是一位 Llama-Vision 提示詞專家，現在，我有一張 Obama 的照片，請寫出詳細的中文提示詞，可以讓 Llama-Vision 詳細描述這張照片的內容。



### 4-11 (prompt_a.txt) ###

請使用繁體中文詳細描述這張照片的內容。請包括：

人物描述：照片中人物的姓名（如 Barack Obama）、年齡範圍、膚色、髮型、面部表情、眼神、服裝（如西裝、襯衫、領帶顏色）等細節。

動作與姿勢：描述 Obama 的站姿或坐姿，手部動作（如握手、揮手、指示），是否有演講、書寫、閱讀或其他行為。

背景與環境：描述照片拍攝的地點（如白宮辦公室、演講台、戶外草坪），是否有美國國旗、家具、裝飾品、群眾或其他人物。

燈光與氛圍：光線是否明亮或柔和，是否有舞台燈光，畫面給人的情緒（如正式、輕鬆、嚴肅、激昂）。

攝影角度與畫面構圖：攝影的視角（如正面、側面、俯視、仰視），特寫或全身照，構圖的重點是否強調 Obama 或其他元素。

請使用清晰、細緻且有條理的方式來描述這張照片。



### 4-12 (prompt_b.txt) ###

請針對此照片，使用繁體中文說明你看到了什麼？請詳細說明你看到了幾個人、有什麼物體，並且詳細描述看到的物體細節，包含外形、性別和正在作什麼。



### 4-13 (prompt_c.txt) ###

請針對此張股票資料的 Excel 工作表的圖片，請識別出表格內容，將表格資料轉換成 CSV 格式的資料，請使用繁體中文來回答。



### 4-14 (prompt_d.txt) ###

請針對此張程式語言使用的 Pie 圖表，請詳細並且深入的解釋這張圖表，請使用繁體中文來回答。



### 4-15 ###

(groq_313) >>>  pip install opencv-python	# 安裝 OpenCV 模組