Meta Notebook Llama Howto
Meta Llama 3.1 adalah model bahasa besar sumber terbuka yang tersedia dalam versi 8B, 70B, dan 405B yang dapat di-fine-tune, disuling, dan diterapkan di mana saja.
Lihat Lebih BanyakCara Menggunakan Meta Notebook Llama
Pilih model Llama 3.1: Pilih dari versi parameter 8B, 70B, atau 405B dari Llama 3.1 berdasarkan kebutuhan dan sumber daya komputasi Anda.
Unduh model: Kunjungi llama.meta.com/llama-downloads dan unduh bobot model Llama 3.1 yang dipilih.
Siapkan lingkungan: Instal ketergantungan yang diperlukan dan siapkan lingkungan pengembangan Anda untuk menjalankan model Llama.
Muat model: Gunakan pustaka Hugging Face Transformers atau skrip yang disediakan oleh Meta untuk memuat model Llama 3.1 ke dalam aplikasi Anda.
Siapkan input Anda: Format teks atau prompt input Anda sesuai dengan format input yang diharapkan oleh model Llama 3.1.
Hasilkan output: Gunakan model yang dimuat untuk menghasilkan teks, menjawab pertanyaan, atau melakukan tugas bahasa lainnya berdasarkan input Anda.
Fine-tune (opsional): Jika perlu, fine-tune model pada dataset spesifik Anda untuk meningkatkan kinerja untuk kasus penggunaan Anda.
Terapkan langkah-langkah keamanan: Gunakan Llama Guard atau alat keamanan lainnya untuk memastikan penggunaan model yang bertanggung jawab dan etis.
Terapkan dan skala: Terapkan aplikasi yang didukung Llama Anda menggunakan layanan cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud untuk skalabilitas.
FAQ Meta Notebook Llama
Meta Llama 3.1 adalah versi terbaru dari model bahasa besar sumber terbuka Meta. Ini tersedia dalam ukuran parameter 8B, 70B, dan 405B dan dirancang untuk disesuaikan, disuling, dan diterapkan untuk berbagai aplikasi AI.
Tren Traffic Bulanan Meta Notebook Llama
Meta Notebook Llama mengalami peningkatan lalu lintas sebesar 1,7%, mencapai 33.228 kunjungan. Meskipun ada celah keamanan baru-baru ini dalam framework Llama, peningkatan performa dan efisiensi dari Llama 3.3 mungkin telah berkontribusi pada sedikit peningkatan lalu lintas tersebut.
Lihat riwayat traffic
Artikel Terkait
Lihat Selengkapnya