Llama
LLaMA (Large Language Model Meta AI)는 Meta의 오픈 소스 대형 언어 모델 가족으로, 조정 가능하고, 다국어 및 다중 모드 기능을 제공하며, 어디서나 배포할 수 있습니다.
https://www.llama.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 16, 2025
Llama 월간 트래픽 동향
Llama는 7월에 170만 방문을 기록하며 69.5%의 성장을 달성했습니다. 전문가 혼합 아키텍처와 멀티모달 기능을 갖춘 Llama 4의 출시가 더 많은 사용자를 끌어들였고, LlamaCon AI 컨퍼런스와 새로운 API가 관심과 도입을 더욱 촉진했습니다.
Llama이란?
LLaMA는 Meta(구 Facebook)에서 개발한 고급 인공지능 언어 모델 시리즈입니다. 2023년 LLaMA 1로 시작하여 LLaMA 2를 거쳐 현재 LLaMA 3 시리즈로 발전한 이 모델들은 여러 언어를 지원하면서 인간과 유사한 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. LLaMA의 차별점은 오픈 소스 특성으로, 연구자, 개발자 및 조직이 자유롭게 접근하고 수정하며 기능을 구축할 수 있게 하여 민주화된 AI 개발의 초석이 됩니다.
Llama의 주요 기능
라마는 메타의 오픈 소스 대형 언어 모델 패밀리로, 다양한 기능과 크기를 가진 여러 버전(3.1, 3.2, 3.3)을 제공합니다. 다국어 지원, 이미지 이해를 위한 다중 모드 기능, 모바일/엣지 장치를 위한 경량 버전을 특징으로 합니다. 모델은 1B에서 405B 매개변수까지 다양하며, 조정, 증류 및 배포가 가능하여 연구 및 상업적 목적 모두에 접근할 수 있습니다.
다양한 모델 변형: 1B에서 405B 매개변수까지 다양한 크기의 모델을 제공하며, 경량 버전(1B, 3B), 다중 모드 모델(11B, 90B) 및 플래그십 405B 모델을 포함합니다.
다중 모드 기능: 라마 3.2는 이미지를 이해하고, 손글씨를 읽으며, 차트 및 그래프와 같은 시각적 데이터를 분석할 수 있는 비전 지원 모델을 포함합니다.
종합 개발 스택: 내장된 안전 기능, 도구 호출 기능 및 여러 프로그래밍 언어(Python, Node, Kotlin, Swift)에 대한 지원이 포함된 라마 스택을 포함합니다.
다국어 지원: 불가리아어, 카탈로니아어, 체코어, 덴마크어, 독일어, 영어, 스페인어, 프랑스어 등 많은 언어를 지원합니다.
Llama의 사용 사례
모바일 애플리케이션: 경량 모델(1B, 3B)은 토론 요약 및 일정 관리와 같은 작업을 위해 모바일 장치에서 실행될 수 있습니다.
기업 데이터 프라이버시: 줌과 같은 회사는 채팅 및 회의 요약을 통해 생산성을 높이면서 데이터 프라이버시를 유지하는 AI 비서에 라마를 사용합니다.
문서 분석: 비즈니스 인텔리전스를 위해 이미지, 그래프 및 차트를 포함하는 문서에서 정보를 추출하고 요약할 수 있습니다.
코드 개발: 도어대시와 같은 회사에서 코드 리뷰 및 복잡한 기술 질문에 답변하기 위해 사용됩니다.
장점
오픈 소스이며 연구 및 상업적 사용을 위해 무료로 제공됩니다.
유연한 배포 옵션(온프레미스, 클라우드 또는 엣지 장치)
강력한 다국어 및 다중 모드 기능
단점
더 큰 모델을 위해 상당한 계산 리소스가 필요합니다.
특정 사용 사례에 대해 조정이 필요할 수 있습니다.
Llama 사용 방법
Llama 접근 방법 선택: Hugging Face, GPT4ALL, Ollama 또는 Meta AI의 공식 웹사이트에서 직접 다운로드하는 여러 옵션 중에서 선택합니다
환경 설정: 선택한 방법에 따라 필요한 도구를 설치합니다. 예를 들어, GPT4ALL을 사용하는 경우 공식 다운로드 페이지에서 애플리케이션을 다운로드하고 설치합니다
Llama 모델 선택: 필요와 계산 자원에 따라 사용 가능한 모델 중에서 선택합니다: Llama 3.1 (8B, 405B), Llama 3.2 (1B, 3B, 11B, 90B) 또는 Llama 3.3 (70B)
모델 다운로드: 선택한 모델을 다운로드합니다. GPT4ALL의 경우 다운로드 메뉴를 사용하여 Llama 모델을 선택합니다. Hugging Face의 경우 그들의 플랫폼 인터페이스를 통해 접근합니다
설정 구성: 사용 사례에 따라 최대 토큰, 온도 및 기타 모델별 설정과 같은 매개변수를 설정합니다
통합: 제공된 API 또는 SDK를 사용하여 모델을 애플리케이션에 통합합니다. Python, Node, Kotlin 또는 Swift 프로그래밍 언어 중에서 선택합니다
구현 테스트: 기본 프롬프트로 시작하여 모델의 기능을 테스트하고 최적의 성능을 위해 필요에 따라 설정을 조정합니다
배포: 요구 사항에 따라 로컬, 온프레미스, 클라우드 호스팅 또는 엣지에서 장치에 구현을 배포합니다
Llama 자주 묻는 질문
라마는 메타에서 개발한 오픈 소스 AI 모델의 가족으로, 조정, 증류 및 어디서나 배포할 수 있습니다. 다국어 텍스트 전용 모델, 텍스트-이미지 모델 및 다양한 용도에 최적화된 다양한 크기의 모델을 포함합니다.
Llama 웹사이트 분석
Llama 트래픽 및 순위
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