Llama Howto
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.
Voir plusComment 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 connu une baisse de trafic de 19,9%, avec 1,2M de visites dans le mois. Bien qu'il n'y ait eu aucune mise à jour directe ou nouvelle significative concernant Llama pendant cette période, la sortie prochaine de Llama 4 en avril 2025 et l'introduction de nouveaux modèles comme Scout et Maverick pourraient avoir suscité l'anticipation des utilisateurs, entraînant une baisse temporaire de l'engagement.
Voir l'historique du trafic
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