Meta Notebook Llama

WebsiteFreemiumLarge Language Models (LLMs)AI Recording &Summarizer
Meta Llama 3.1 — это открытая большая языковая модель, доступная в версиях 8B, 70B и 405B, которую можно настроить, оптимизировать и развернуть в любом месте.
Посетить сайт
Прорекламировать этот инструмент
https://llama.meta.com/?utm_source=aipure
Meta Notebook Llama

Информация о продукте

Обновлено:09/03/2025

Тенденции ежемесячного трафика Meta Notebook Llama

Meta Notebook Llama достигла 39 954 посещений с 20,2% ростом ежемесячных посещений. Этот умеренный рост, вероятно, связан с текущими разработками и обновлениями моделей Llama AI, включая планируемый выпуск Llama 4 с улучшенными голосовыми функциями и возможностями рассуждения. Отсутствие конкретных недавних обновлений также может отражать нормальные рыночные колебания.

Посмотреть историю трафика

Что такое Meta Notebook Llama

Серия Llama от Meta, ядро инициативы компании по созданию языковых моделей ИИ, эволюционировала от Llama 1 до последней версии Llama 3.2, удовлетворяя потребности исследователей, разработчиков и предприятий благодаря своей открытой архитектуре и моделям, настроенным на выполнение инструкций. Последние версии, Llama 3.1 и 3.2, предлагают разнообразные размеры, от легких 1B и 3B для мобильных устройств до мощных 405B моделей, соперничающих с закрытыми аналогами, такими как GPT-4. Основываясь на этих моделях, Meta запустила NotebookLlama 27 октября 2024 года как открытую альтернативу Google's NotebookLM, предназначенную для создания подкаст-подобных сводок из текстовых файлов, что еще раз подтверждает приверженность компании доступным и универсальным решениям ИИ.

Как использовать Meta Notebook Llama

Выберите модель Llama 3.1: Выберите версию Llama 3.1 с 8B, 70B или 405B параметрами в зависимости от ваших потребностей и вычислительных ресурсов.
Скачайте модель: Перейдите на llama.meta.com/llama-downloads и скачайте выбранные веса модели Llama 3.1.
Настройте окружение: Установите необходимые зависимости и настройте вашу среду разработки для запуска моделей Llama.
Загрузите модель: Используйте библиотеку Hugging Face Transformers или скрипты, предоставленные Meta, для загрузки модели Llama 3.1 в ваше приложение.
Подготовьте входные данные: Форматируйте ваш текст или запрос в соответствии с ожидаемым форматом входных данных модели Llama 3.1.
Сгенерируйте выходные данные: Используйте загруженную модель для генерации текста, ответов на вопросы или выполнения других языковых задач на основе вашего ввода.
Дополнительная настройка (опционально): Если необходимо, настройте модель на вашем специфическом наборе данных для улучшения производительности для вашего сценария использования.
Реализуйте меры безопасности: Используйте Llama Guard или другие инструменты безопасности для обеспечения ответственного и этичного использования модели.
Разверните и масштабируйте: Разверните ваше приложение, основанное на Llama, с использованием облачных сервисов, таких как AWS, Azure или Google Cloud, для масштабируемости.

Часто задаваемые вопросы о Meta Notebook Llama

Meta Llama 3.1 — последняя версия открытой модели языка от Meta. Она доступна в размерах 8B, 70B и 405B параметров и предназначена для дообучения, дистилляции и развертывания для различных приложений ИИ.

Аналитика веб-сайта Meta Notebook Llama

Трафик и рейтинги Meta Notebook Llama
40K
Ежемесячные посещения
-
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jun 2024-Feb 2025
Анализ пользователей Meta Notebook Llama
00:00:12
Средняя продолжительность посещения
1.09
Страниц за посещение
94.71%
Показатель отказов
Основные регионы Meta Notebook Llama

  1. CN: 80.89%

  2. RU: 8.63%

  3. US: 4.46%

  4. TW: 1.83%

  5. ID: 1.71%

  6. Others: 2.49%

Последние ИИ-инструменты, похожие на Meta Notebook Llama

Athena AI
Athena AI
FreemiumAI Productivity ToolsLarge Language Models (LLMs)
Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.
Aguru AI
Aguru AI
Free TrialMonitor & Log ManagementLarge Language Models (LLMs)
Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.
GOAT AI
GOAT AI
FreemiumSummarizerLarge Language Models (LLMs)
GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.
GiGOS
GiGOS
Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Meta Notebook Llama

ChatGPT
ChatGPT
Large Language Models (LLMs)AI Chatbot
ChatGPT — это продвинутый чат-бот, разработанный компанией OpenAI, который использует обработку естественного языка для ведения бесед, похожих на человеческие, и помощи в широком спектре задач.
SearchGPT
SearchGPT
Free TrialAI Search EngineLarge Language Models (LLMs)
SearchGPT - это прототип поиска с искусственным интеллектом от OpenAI, который обеспечивает быстрые, разговорные ответы с четкими источниками, используя модели GPT.
OpenAI
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI является ведущей исследовательской компанией в области искусственного интеллекта, разрабатывающей передовые модели и технологии ИИ для блага человечества.
Open AI o3
Open AI o3
Contact for PricingLarge Language Models (LLMs)Research Tools
OpenAI o3 - это модель рассуждения следующего поколения с улучшенными возможностями в кодировании, математике и решении проблем, которая достигает прорывной производительности на продвинутых бенчмарках, при этом приоритизируя безопасность через делиберативное выравнивание.