Llama 使い方
LLaMA（Large Language Model Meta AI）は、Metaのオープンソースの大規模言語モデルファミリーであり、スケーラブルで多言語および多モーダルの機能を提供し、どこでも微調整、蒸留、デプロイが可能です
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Llamaアクセス方法を選択: Hugging Face、GPT4ALL、Ollama、またはMeta AIの公式ウェブサイトから直接ダウンロードするなど、複数のオプションから選択します
環境を設定: 選択した方法に基づいて必要なツールをインストールします。たとえば、GPT4ALLを使用する場合は、公式ダウンロードページからアプリケーションをダウンロードしてインストールします
Llamaモデルを選択: ニーズと計算リソースに基づいて、利用可能なモデルから選択します：Llama 3.1（8B、405B）、Llama 3.2（1B、3B、11B、90B）、またはLlama 3.3（70B）
モデルをダウンロード: 選択したモデルをダウンロードします。GPT4ALLの場合は、ダウンロードメニューを使用してLlamaモデルを選択します。Hugging Faceの場合は、プラットフォームインターフェースを通じてアクセスします
設定を構成: ユースケースに応じて、最大トークン、温度、その他のモデル固有の設定などのパラメータを設定します
統合: 提供されたAPIまたはSDKを使用して、モデルをアプリケーションに統合します。Python、Node、Kotlin、またはSwiftプログラミング言語から選択します
実装をテスト: 基本的なプロンプトから始めて、モデルの機能をテストし、最適なパフォーマンスのために設定を調整します
デプロイ: 要件に応じて、ローカル、オンプレミス、クラウドホスティング、またはエッジデバイスで実装をデプロイします
Llamaのよくある質問
Llamaは、Metaによって開発されたオープンソースのAIモデルのファミリーであり、どこでも微調整、蒸留、および展開が可能です。これは、多言語のテキスト専用モデル、テキスト画像モデル、および異なるユースケースに最適化されたさまざまなサイズのモデルを含みます。
Llama の月間トラフィック傾向
Llamaのトラフィックは19.9%減少し、月間訪問数は120万件となりました。この期間中、Llamaに関する直接的なアップデートや重要なニュースはありませんでしたが、2025年4月に予定されているLlama 4のリリースや、ScoutやMaverickといった新しいモデルの導入により、ユーザーの期待が高まり、一時的にエンゲージメントが低下した可能性があります。
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