Llama Anleitung

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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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Was ist Llama
Funktionen von Llama & Anwendungsfälle

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.

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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