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LLAMA 3.2를 실행하는 3 가지 방법 분석 Vidhya

Christopher Nolan

Apr 11, 2025 am 11:56 AM

메타의 라마 3.2 : 멀티 모달 AI 강국

Meta의 최신 멀티 모드 모델 인 LLAMA 3.2는 AI의 상당한 발전으로 향상된 언어 이해력, 개선 된 정확도 및 우수한 텍스트 생성 기능을 자랑합니다. 이미지를 분석하고 해석하는 능력은 새로운 차원의 다양성을 추가하여 다양한 입력 유형에 대한보다 포괄적 인 응답을 가능하게합니다. 이 기사는 LLAMA 3.2의 고유 한 기능 및 배포 방법을 살펴 봅니다.

LLAMA 3.2를 실행하는 3 가지 방법 분석 Vidhya

주요 학습 지점 :

Llama 3.2의 주요 개선 사항과 특징을 파악하십시오.
다양한 플랫폼에서 Llama 3.2에 액세스하고 활용하는 방법을 알아보십시오.
비전 모델 및 경량 배포를 포함한 기술 혁신을 탐색하십시오.
이미지 처리와 같은 LLAMA 3.2의 실제 응용 프로그램을 이해하십시오.
라마 스택이 Llama 모델 응용 프로그램 개발을 단순화하는 방법을 알아보십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차 :

소개
LLAMA 3.2 모델 이해
주요 기능과 발전
기술에 대한 깊은 다이빙
성능 지표 및 벤치 마크
LLAMA 접근 및 사용 3.2
올라마와 함께 라마 3.2를 활용합니다
Groq Cloud를 통해 LLAMA 3.2 배포
Google Colab에서 Llama 3.2 실행 (llama-3.2-90b-text-preview)
Google Colab에서 Llama 3.2 실행
결론
자주 묻는 질문

라마 3.2 : 혁명적 인 도약

Llama 3.2는 단순한 반복 업데이트가 아닙니다. 오픈 소스 AI의 혁신적인 발전입니다. 비전 모델, Edge Computing 기능 및 안전성에 대한 경계에 대한 경계를 넓히고 AI 응용 프로그램의 새로운 시대를 안내합니다. 모델 패밀리에는 다국어 텍스트 및 이미지 텍스트 처리를 위해 교육을받은 다양한 크기 (1B, 3B, 11B 및 90B 매개 변수)가 포함됩니다.

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LLAMA 3.2의 획기적인 기능 :

Llama 3.2는 몇 가지 주요 발전을 자랑합니다.

에지 및 모바일 최적화 : 가벼운 모델 (1B-3B 매개 변수)은 Edge 장치 및 휴대폰에 효율적인 배포를 가능하게하여 개인 정보 집중 애플리케이션을 육성합니다.
안전 우선 : 책임있는 AI 개발에 대한 메타의 약속은 LLAMA 3.2의 향상된 안전 기능과 위험 완화를위한 개발자 도구에서 분명합니다.
오픈 소스 협업 : LLAMA 3.2의 오픈 소스 특성 3.2는 AI 진행을 가속화하여 글로벌 협업 및 혁신을 장려합니다.

기술 딥 다이브 :

Llama 3.2의 건축은 혁신적인 기술을 포함합니다.

비전 모델 통합 : 어댑터 가중치 사전 훈련 된 이미지 인코더를 언어 모델과 원활하게 연결하여 텍스트 및 이미지 입력의 처리를 가능하게합니다.
LLAMA 스택 : 이 표준화 된 인터페이스는 사용자 정의 및 배포를 단순화하여 에이전트 응용 프로그램 및 헝겊 (검색 생성) 기능의 생성을 용이하게합니다.

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성능 벤치 마크 :

LLAMA 3.2는 다양한 벤치 마크, 특히 비전 모델에서 우수한 성능을 보여줍니다.이 모델은 특정 지역에서 Claude 3 Haiku와 같은 폐쇄 소스 모델을 능가합니다. 가벼운 모델은 또한 다음, 요약 및 도구 사용에 대한 교육에서 뛰어납니다. (특정 벤치 마크 데이터는 원래 기사 그림에 포함됩니다.)

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