Llama 사용법

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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.
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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 월간 트래픽 동향

Llama는 한 달 동안 120만회 방문으로 트래픽이 19.9% 감소했습니다. 이 기간 동안 Llama에 대한 직접적인 업데이트나 주목할 만한 소식은 없었지만, 2025년 4월에 출시 예정인 Llama 4Scout, Maverick과 같은 새로운 모델의 도입으로 인해 사용자들의 기대감이 생겨 일시적으로 참여도가 하락했을 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

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