Canonical: https://instain.ru/tr/ai/llama/ Language: tr Meta model # Llama. Kendi AI uygulaması ve yerel altyapı için açık ağırlık ailesi 4.63 / 5 [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/llama/#editorial-rating) [Resmî site ](https://github.com/meta-llama/llama-models) 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. ![Model materyalleri ve yardımcı araçlarla resmî Llama Models deposu](https://instain.ru/assets/images/llama-screen-49a2845ec926-1200.webp) Llama ailesinin materyallerini içeren meta-llama deposu. [Kaynağı aç ](https://github.com/meta-llama/llama-models) ## 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 Özellikler ## Güçlü yönler - Mevcut resmi ağırlıklar ve talimatlar - Farklı görevler ve altyapı için modellerin seçimi - Barındırma ve entegrasyon üzerinde kontrol Dikkate alınması gerekenler ## 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 - [Llama'nın resmi deposu ](https://github.com/meta-llama/llama-models) - [Çok modlu sürümün resmî model kartı ](https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama4/MODEL_CARD.md) - [Hugging Face’te Meta model ağırlıkları ](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct) Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın. Kısaca araç hakkında Geliştirici Meta Kategori [Asistanlar](https://instain.ru/tr/category/assistants/) Erişim Resmi Meta depoları ve model kartları; bireysel ağırlıklar lisans kabulü ve erişim onayı gerektirebilir. Ödeme Ağırlıklar Llama lisansı koşullarıyla sunulur. Kendi donanımınız, bulut barındırma ve üçüncü taraf sağlayıcıların API’leri ayrı kurallara göre ücretlendirilir. API Geliştirici belgelerini kontrol edin [Geliştirici Koşulları ](https://github.com/meta-llama/llama-models) Katalog değerlendirmesi 4.63 / 5 Özellikler 4.70 / 5 Çalışma senaryoları 4.30 / 5 Ekosistem 4.80 / 5 Belgeler 4.70 / 5 Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir. [Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/) Tanımaya devam edin ## Benzer görevler için [Kategorinin tamamı ](https://instain.ru/tr/category/assistants/) Asistanlar ### [Gemma](https://instain.ru/tr/ai/gemma/) Kendi uygulamalarınız, sunucularınız ve cihazlarınız için Google’ın açık modelleri 4.65 / 5 model Benzer görevler; koşulları, biçimleri ve sınırlamaları karşılaştırın Asistanlar ### [AI21 Jamba](https://instain.ru/tr/ai/jamba/) Uzun bağlam ve kendi uygulamalarınız için AI21 model ailesi 4.25 / 5 model Benzer görevler; koşulları, biçimleri ve sınırlamaları karşılaştırın Kod ### [Codex](https://instain.ru/tr/ai/openai-codex/) Proje ile çalışan ve değişiklikleri kontrol eden AI asistanı 4.78 / 5 hizmet Benzer görevler; koşulları, biçimleri ve sınırlamaları karşılaştırın