Llama, geliştiricinin lisans koşullarına uyarak kendi altyapısında barındırabileceği Meta modelleridir. Bu, uygulama geliştirmek için ayrı bir model ailesidir; Meta AI sohbetinin başka bir adı değildir.
Uygulamanızın temeli olarak model
Llama, AI özelliğinin barındırılmasını ve davranışını yönetmenin önemli olduğu durumlarda seçilir. Geliştirici, uygun model ağırlıklarını edinebilir, istek işlemeyi yapılandırabilir ve modeli kendi sistemine entegre edebilir. Hazır sohbet, belgelerde arama ve erişim yönetimi bu sırada otomatik olarak oluşmaz; bunların modelin çevresinde ayrıca kurulması gerekir.
Seçimden önce görevi ve sınırlamaları belirleyin. Kısa başvuruların sınıflandırılması ve uzun belgeler üzerine karmaşık diyalog farklı yapılandırmalar gerektirebilir. Mevcut altyapıda barındırılamayan büyük model mutlaka daha pratik olmayacaktır.
Seçenekler yeteneklere göre değişir
Resmî depoda model nesilleri, lisanslar ve talimatlar listelenir. Ailede, görsel işleyen modeller dâhil metin ve çok modlu seçenekler bulunur. Girdi türleri belirli sürüme bağlıdır: bir modelde görsel modun bulunması diğerlerinin tümünde bulunduğu anlamına gelmez.
Temel model ile talimatları izlemek üzere ayarlanmış modeli ayırmak da önemlidir. Temel ağırlıklar, beklenen kullanıcı etkileşimi için ek hazırlık gerektirir. Normal diyalog için önerilen mesaj biçimini ve model türünü resmî model kartından kontrol edin.
Örnek: İç Talimatlar Asistanı
Ekip, kendi kural veri tabanına dayanan yanıt sistemi kurabilir. Önce uygun bölümler aranır; ardından modele yalnızca seçilen alıntılar ve soru verilir. Yanıtta iç belgelere bağlantı istemek ve dürüstçe “veri yetersiz” denmesine izin vermek yararlıdır.
Çelişkili ve eksik bilgi içeren görevleri kontrol edin. Kural bulunamazsa sistem bir tahmini şirket talimatı gibi sunmamalıdır. Bu bir mimari ve kontrol örneğidir; indirilen her checkpoint'in hazır özelliği veya kişisel testimiz hakkında bir iddia değildir.
Kendi donanımınızın olması masrafları ortadan kaldırmaz
Resmî talimatlar GPU üzerinde çalıştırmayı ve düşük hassasiyetli seçenekleri açıklar. Gereksinimler önemli ölçüde değişebilir; uzun bağlam ek bellek kullanır. Uygulamaya geçmeden önce yalnızca ağırlıkları yüklemeyi değil, eşzamanlı istekleri, depolamayı, güncellemeleri ve izlemeyi de değerlendirin.
Yerel barındırma, denetlenebilir bir işleme ortamı kurmayı sağlar. Gizliliği tek başına garanti etmez: günlükleri, uygulamanın haricî bağlantılarını, kullanıcı izinlerini ve belgelerin yüklenme yolunu kontrol edin. Sırlar, herkese açık tanılama kayıtlarına girmemelidir.
Lisans ve sonuç doğrulaması
Llama açık ağırlıkları lisans şartlarına ve kullanım koşullarına göre dağıtılır. Dağıtım gereksinimleri ve kabul edilebilir senaryolar da dahil olmak üzere seçilen neslin belgelerini okuyun. İndirmelerin kullanılabilirliği, herhangi bir kısıtlamanın bulunmamasına eşit değildir.
Kendi uygulamanızı kontrol edin
Model hata yapabilir, verilerdeki önyargıları tekrarlayabilir ve eksik bilgileri kendinden emin biçimde tamamlayabilir. Kendi uygulamanızın kalitesi gerçek görevleriyle test edilmelidir; geliştiricinin yayımladığı ölçümler bu kontrolün yerini almaz.
Hangi görevler uygun
- Kendi metin AI hizmetinizi oluşturun
- Yanıtları doğrulanabilir belge bölümlerine dayandır
- Altyapınızda uygun bir model çalıştırın
- Kod ve multimodal giriş için yapılandırmaları karşılaştırın
Güçlü yönler
- Mevcut resmi ağırlıklar ve talimatlar
- Farklı görevler ve altyapı için modellerin seçimi
- Barındırma ve entegrasyon üzerinde kontrol
Sınırlamalar
- Teknik ekip ve bilgi işlem kaynakları gerektirir
- Özellikler belirli model nesline bağlıdır
- Lisans ve çalışma koşulları vardır
Seçim ve koşullar
- Ücretsiz kullanım
- Evet
- Deneme süresi
- Doğrulanmadı
- Kayıt gerektirmez
- Doğrulanmadı
- Rusça arayüz
- Doğrulanmadı
- Yerel kurulum
- Evet
- API
- Doğrulanmadı
“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.
- Girdi biçimleri
- Metin, Kod, Görsel
- Sonuç
- Metin, Kod
Koşullar
Lisans koşullarına tabi açık ağırlıklar ve kendi ortamınızda çalıştırma; özellikler sürüme bağlıdır. Hazır haricî API ve kullanıcı arayüzü tüm aileye atfedilmez.Görevden ilk sonuca
Uygulama örneği
- Görev
- Kendi metin AI hizmetinizi oluşturun
- Ne hazırlamalısınız?
- Projenizin küçük bir parçası ve hatanın token ve şifre olmadan çoğaltılabilir bir açıklaması.
Görev veya istem
Bu işlevin boş bir listeyi neden yanlış işlediğini açıkla. Önce mevcut davranışı tanımla, ardından boş, normal ve hatalı girdiler için en küçük düzeltmeyi ve kontrolleri öner. Gereksiz yere projenin diğer bölümlerini değiştirme.
Beklenen sonuç
Nedenin açıklaması, önerilen küçük bir diff ve yerel olarak çalıştırılması gereken kontroller.
Sonuç nasıl kontrol edilir
- Değişiklikleri uygulamadan önce diff’i okuyun.
- Kontrolleri ayrı bir çalışma kopyasında çalıştırın ve isteğe gizli bilgi eklenmediğinden emin olun.
Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.
Ayrıntıları kontrol et
Resmi kaynaklar
Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.
