Llama Howto

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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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Profil de Llama
Aperçu
Analyses
Qu'est-ce que Llama
Fonctionnalités de Llama et cas d'utilisation

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.

Tendances du trafic mensuel de Llama

Llama a atteint 1,7M de visites avec une croissance de 69,5% en juillet. La sortie de Llama 4 avec une architecture de mélange d'experts et des capacités multimodales a probablement attiré plus d'utilisateurs, tandis que la conférence LlamaCon AI et la nouvelle API ont davantage stimulé l'intérêt et l'adoption.

Voir l'historique du trafic

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