Llama

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LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist Metas Open-Source-Familie großer Sprachmodelle, die skalierbare, mehrsprachige und multimodale Fähigkeiten bietet, die überall feinjustiert, destilliert und bereitgestellt werden können.
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Llama

Produktinformationen

Aktualisiert:May 16, 2025

Llama Monatliche Traffic-Trends

Llama erreichte im Juli 1,7 Millionen Besuche mit einem Wachstum von 69,5%. Die Veröffentlichung von Llama 4 mit einer Mixture-of-Experts-Architektur und multimodalen Fähigkeiten zog vermutlich mehr Nutzer an, während die LlamaCon AI-Konferenz und die neue API das Interesse und die Akzeptanz weiter steigerten.

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Was ist Llama

LLaMA ist eine Reihe fortschrittlicher KI-Sprachmodelle, die von Meta (ehemals Facebook) entwickelt wurden. Begonnen mit LLaMA 1 im Jahr 2023 und weiterentwickelt über LLaMA 2 bis zur aktuellen LLaMA 3-Serie, sind diese Modelle darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu verarbeiten und zu generieren, während sie mehrere Sprachen unterstützen. Was LLaMA auszeichnet, ist seine Open-Source-Natur, die es Forschern, Entwicklern und Organisationen ermöglicht, frei auf seine Fähigkeiten zuzugreifen, sie zu modifizieren und darauf aufzubauen, was es zu einem Grundpfeiler der demokratisierten KI-Entwicklung macht.

Hauptfunktionen von Llama

Llama ist Metas Familie von Open-Source- großen Sprachmodellen, die mehrere Versionen (3.1, 3.2, 3.3) mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Größen anbietet. Es bietet mehrsprachige Unterstützung, multimodale Fähigkeiten für das Verständnis von Bildern und leichte Versionen für mobile/Edge-Geräte. Die Modelle reichen von 1B bis 405B Parametern und können angepasst, destilliert und überall bereitgestellt werden, was sie sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Zwecke zugänglich macht.
Mehrere Modellvarianten: Bietet unterschiedlich große Modelle von 1B bis 405B Parametern, einschließlich leichter Versionen (1B, 3B), multimodaler Modelle (11B, 90B) und dem Flaggschiff-Modell 405B
Multimodale Fähigkeiten: Llama 3.2 umfasst vision-fähige Modelle, die Bilder verstehen, Handschrift lesen und visuelle Daten wie Diagramme und Grafiken analysieren können
Umfassender Entwicklungs-Stack: Beinhaltet den Llama-Stack mit integrierten Sicherheitsfunktionen, Tool-Aufrufmöglichkeiten und Unterstützung für mehrere Programmiersprachen (Python, Node, Kotlin, Swift)
Mehrsprachige Unterstützung: Unterstützt zahlreiche Sprachen, darunter Bulgarisch, Katalanisch, Tschechisch, Dänisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch und viele andere

Anwendungsfälle von Llama

Mobile Anwendungen: Leichte Modelle (1B, 3B) können auf mobilen Geräten für Aufgaben wie Diskussionszusammenfassungen und Kalenderverwaltung ausgeführt werden
Datenschutz im Unternehmen: Unternehmen wie Zoom nutzen Llama für KI-Assistenten, die den Datenschutz wahren und gleichzeitig die Produktivität durch Chat- und Besprechungszusammenfassungen steigern
Dokumentenanalysen: Kann Informationen aus Dokumenten mit Bildern, Grafiken und Diagrammen für Business Intelligence extrahieren und zusammenfassen
Code-Entwicklung: Wird von Unternehmen wie DoorDash für Code-Überprüfungen und zur Beantwortung komplexer technischer Fragen verwendet

Vorteile

Open Source und kostenlos für Forschungs- und kommerzielle Nutzung
Flexible Bereitstellungsoptionen (vor Ort, Cloud oder Edge-Geräte)
Starke mehrsprachige und multimodale Fähigkeiten

Nachteile

Benötigt erhebliche Rechenressourcen für größere Modelle
Muss möglicherweise für spezifische Anwendungsfälle angepasst werden

Wie verwendet man Llama

Wählen Sie eine Llama-Zugriffsmethode: Wählen Sie aus mehreren Optionen: Hugging Face, GPT4ALL, Ollama oder direkten Download von der offiziellen Website von Meta AI
Umgebung einrichten: Installieren Sie die erforderlichen Tools basierend auf der gewählten Methode. Wenn Sie beispielsweise GPT4ALL verwenden, laden Sie die Anwendung von der offiziellen Download-Seite herunter und installieren Sie sie
Wählen Sie ein Llama-Modell: Wählen Sie aus den verfügbaren Modellen: Llama 3.1 (8B, 405B), Llama 3.2 (1B, 3B, 11B, 90B) oder Llama 3.3 (70B) basierend auf Ihren Bedürfnissen und Rechenressourcen
Modell herunterladen: Laden Sie das ausgewählte Modell herunter. Für GPT4ALL verwenden Sie das Download-Menü und wählen Sie das Llama-Modell. Für Hugging Face greifen Sie über deren Plattform-Schnittstelle zu
Einstellungen konfigurieren: Richten Sie Parameter wie maximale Tokens, Temperatur und andere modell-spezifische Einstellungen je nach Anwendungsfall ein
Integration: Integrieren Sie das Modell in Ihre Anwendung mithilfe der bereitgestellten APIs oder SDKs. Wählen Sie aus den Programmiersprachen Python, Node, Kotlin oder Swift
Implementierung testen: Beginnen Sie mit grundlegenden Eingabeaufforderungen, um die Funktionalität des Modells zu testen und die Einstellungen nach Bedarf für optimale Leistung anzupassen
Bereitstellen: Stellen Sie Ihre Implementierung entweder lokal, vor Ort, cloud-basiert oder auf Geräten am Rand je nach Ihren Anforderungen bereit

Llama FAQs

Llama ist eine Familie von Open-Source-KI-Modellen, die von Meta entwickelt wurden und überall feinabgestimmt, destilliert und bereitgestellt werden können. Sie umfasst mehrsprachige Text-Only-Modelle, Text-Bild-Modelle und verschiedene Größen von Modellen, die für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind.

Analyse der Llama Website

Llama Traffic & Rankings
1.7M
Monatliche Besuche
#37509
Globaler Rang
#676
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Nov 2024-Apr 2025
Llama Nutzereinblicke
00:01:34
Durchschn. Besuchsdauer
2.06
Seiten pro Besuch
53.38%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Llama

  1. US: 26.18%

  2. IN: 9.79%

  3. BR: 4.49%

  4. GB: 3.67%

  5. KR: 3.26%

  6. Others: 52.6%

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