如何使用 Llama
選擇 Llama 訪問方法: 從多個選項中選擇:Hugging Face、GPT4ALL、Ollama 或從 Meta AI 的官方網站直接下載
設置環境: 根據選擇的方法安裝必要的工具。例如,如果使用 GPT4ALL,請從官方下載頁面下載並安裝應用程序
選擇 Llama 模型: 根據您的需求和計算資源選擇可用模型:Llama 3.1(8B、405B)、Llama 3.2(1B、3B、11B、90B)或 Llama 3.3(70B)
下載模型: 下載所選模型。對於 GPT4ALL,使用 Downloads 菜單並選擇 Llama 模型。對於 Hugging Face,通過其平台界面訪問
配置設置: 根據您的使用場景設置參數,如最大令牌數、溫度和其他模型特定設置
集成: 使用提供的 API 或 SDK 將模型集成到您的應用程序中。選擇 Python、Node、Kotlin 或 Swift 程序設計語言
測試實現: 從基本提示開始測試模型的功能,並根據需要調整設置以獲得最佳性能
部署: 根據您的需求在本地、內部部署、雲端託管或邊緣設備上部署您的實現
Llama 常見問題
Llama 是由 Meta 開發的一系列開源 AI 模型,可以進行微調、蒸餾和部署在任何地方。它包括多語言文本模型、文本-圖像模型和各種針對不同使用場景優化的模型。
Llama 每月流量趨勢
Llama 的流量下降了 19.9%,當月訪問量為 120萬。儘管在此期間沒有關於 Llama 的直接更新或重大新聞,但 Llama 4 預計在2025年4月發布,以及新模型 Scout 和 Maverick 的推出,可能導致用戶期待,造成暫時的參與度下降。
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