如何使用 Llama
选择 Llama 访问方法: 从多个选项中选择:Hugging Face、GPT4ALL、Ollama 或从 Meta AI 的官方网站直接下载
设置环境: 根据所选方法安装必要的工具。例如,如果使用 GPT4ALL,从官方下载页面下载并安装应用程序
选择 Llama 模型: 根据您的需求和计算资源选择可用模型:Llama 3.1(8B、405B)、Llama 3.2(1B、3B、11B、90B)或 Llama 3.3(70B)
下载模型: 下载所选模型。对于 GPT4ALL,使用下载菜单并选择 Llama 模型。对于 Hugging Face,通过其平台界面访问
配置设置: 根据您的使用场景设置参数,如最大令牌数、温度和其他模型特定设置
集成: 使用提供的 API 或 SDK 将模型集成到您的应用程序中。可选择 Python、Node、Kotlin 或 Swift 编程语言
测试实现: 从基本提示开始测试模型的功能,并根据需要调整设置以获得最佳性能
部署: 根据您的需求在本地、内部部署、云托管或边缘设备上部署您的实现
Llama 常见问题
Llama 是由 Meta 开发的一系列开源 AI 模型,可以进行微调、蒸馏和部署。它包括多语言文本模型、文本-图像模型和针对不同用例优化的各种模型大小。
Llama 月度流量趋势
Llama 流量下降了 19.9%,月访问量为 120万。虽然在此期间没有关于 Llama 的直接更新或重大新闻,但 Llama 4 将于2025年4月发布,以及新模型 Scout 和 Maverick 的推出,可能导致用户期待,造成暂时的参与度下降。
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