Llama

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LLaMA (Large Language Model Meta AI) est la famille open-source de modèles de langage de grande taille de Meta offrant des capacités évolutives, multilingues et multimodales qui peuvent être ajustées, distillées et déployées partout.
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Llama

Informations sur le produit

Mis à jour:Feb 16, 2025

Tendances du trafic mensuel de Llama

Llama a connu une légère baisse de 1,6% du trafic avec 1,51M de visites en janvier 2025. Malgré la sortie de Llama 4 et l'introduction de nouvelles fonctionnalités telles que l'interaction vocale et les capacités de raisonnement, la baisse du trafic peut être attribuée à la saturation du marché et aux attentes élevées suscitées par l'annonce.

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Qu'est-ce que Llama

LLaMA est une série de modèles de langage d'intelligence artificielle avancés développés par Meta (anciennement Facebook). Commençant avec LLaMA 1 en 2023 et évoluant à travers LLaMA 2 jusqu'à la série actuelle LLaMA 3, ces modèles sont conçus pour traiter et générer un texte semblable à celui des humains tout en prenant en charge plusieurs langues. Ce qui distingue LLaMA, c'est sa nature open-source, permettant aux chercheurs, développeurs et organisations d'accéder librement, de modifier et de s'appuyer sur ses capacités, en faisant une pierre angulaire du développement d'IA démocratisé.

Caractéristiques principales de Llama

Llama est la famille de modèles de langage open-source de Meta qui propose plusieurs versions (3.1, 3.2, 3.3) avec des capacités et des tailles variées. Il dispose d'un support multilingue, de capacités multimodales pour la compréhension des images, et de versions légères pour les appareils mobiles/de périphérie. Les modèles vont de 1B à 405B paramètres et peuvent être ajustés, distillés et déployés partout, ce qui les rend accessibles à des fins de recherche et commerciales.
Variantes de Modèles Multiples: Propose des modèles de tailles différentes allant de 1B à 405B paramètres, y compris des versions légères (1B, 3B), des modèles multimodaux (11B, 90B), et le modèle phare de 405B
Capacités Multimodales: Llama 3.2 inclut des modèles activés par la vision qui peuvent comprendre des images, lire l'écriture manuscrite, et analyser des données visuelles comme des tableaux et des graphiques
Stack de Développement Complet: Inclut Llama Stack avec des fonctionnalités de sécurité intégrées, des capacités d'appel d'outils, et un support pour plusieurs langages de programmation (Python, Node, Kotlin, Swift)
Support Multilingue: Supporte de nombreuses langues y compris le bulgare, le catalan, le tchèque, le danois, l'allemand, l'anglais, l'espagnol, le français, et bien d'autres

Cas d'utilisation de Llama

Applications Mobiles: Les modèles légers (1B, 3B) peuvent fonctionner sur des appareils mobiles pour des tâches telles que la synthèse de discussions et la gestion de calendrier
Confidentialité des Données en Entreprise: Des entreprises comme Zoom utilisent Llama pour des assistants IA qui maintiennent la confidentialité des données tout en améliorant la productivité grâce à des résumés de discussions et de réunions
Analyse de Documents: Peut extraire et résumer des informations à partir de documents contenant des images, des graphiques et des tableaux pour l'intelligence d'affaires
Développement de Code: Utilisé par des entreprises comme DoorDash pour la révision de code et la réponse à des questions techniques complexes

Avantages

Open source et disponible gratuitement pour la recherche et l'utilisation commerciale
Options de déploiement flexibles (sur site, cloud, ou appareils de périphérie)
Fortes capacités multilingues et multimodales

Inconvénients

Nécessite des ressources informatiques significatives pour les modèles plus grands
Peut nécessiter un ajustement pour des cas d'utilisation spécifiques

Comment utiliser Llama

Choisissez une méthode d'accès à Llama: Sélectionnez parmi plusieurs options : Hugging Face, GPT4ALL, Ollama, ou téléchargement direct depuis le site officiel de Meta AI
Configurer l'environnement: Installez les outils nécessaires en fonction de la méthode choisie. Par exemple, si vous utilisez GPT4ALL, téléchargez et installez l'application depuis la page de téléchargement officielle
Sélectionnez le modèle Llama: Choisissez parmi les modèles disponibles : Llama 3.1 (8B, 405B), Llama 3.2 (1B, 3B, 11B, 90B), ou Llama 3.3 (70B) en fonction de vos besoins et ressources computationnelles
Téléchargez le modèle: Téléchargez le modèle sélectionné. Pour GPT4ALL, utilisez le menu Téléchargements et sélectionnez le modèle Llama. Pour Hugging Face, accédez via leur interface de plateforme
Configurer les paramètres: Configurez des paramètres comme le nombre maximum de tokens, la température, et d'autres paramètres spécifiques au modèle en fonction de votre cas d'utilisation
Intégration: Intégrez le modèle dans votre application en utilisant les API ou SDK fournis. Choisissez parmi les langages de programmation Python, Node, Kotlin, ou Swift
Tester l'implémentation: Commencez par des invites de base pour tester la fonctionnalité du modèle et ajustez les paramètres si nécessaire pour une performance optimale
Déployer: Déployez votre implémentation soit localement, sur site, hébergée dans le cloud, ou sur appareil à la périphérie en fonction de vos exigences

FAQ de Llama

Llama est une famille de modèles d'IA open-source développés par Meta qui peuvent être ajustés, distillés et déployés partout. Elle comprend des modèles multilingues uniquement textuels, des modèles texte-image et diverses tailles de modèles optimisés pour différents cas d'utilisation.

Analyses du site web de Llama

Trafic et classements de Llama
1.5M
Visites mensuelles
#50472
Classement mondial
#816
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Nov 2024-Jan 2025
Aperçu des utilisateurs de Llama
00:01:07
Durée moyenne de visite
1.82
Pages par visite
56.59%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Llama

  1. US: 24.72%

  2. IN: 10.72%

  3. GB: 4.84%

  4. FR: 3.9%

  5. CA: 3.68%

  6. Others: 52.14%

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