A
A Meta több csatornán keresztül tolja ki a legújabb Llama 4 AI modelleket, így a technológiát mind az Amazon Web Services-en keresztül, mint az Amazon Web Services, valamint a saját újonnan megtekintett fejlesztői API-n keresztül elérhető, a LAMAS 4 SCOUT 17B és a Llama 4 Maverick 17B révén elérhető, mint teljesen kezelhető, szerver nélküli végpontok az Amazon Bedrock platformon. Ez a rendelkezésre állás biztosítja a fejlesztők számára a használatra kész lehetőséget az alapul szolgáló infrastruktúra kezelése nélkül, bár a hozzáférést először az Amazon alapkőzet-konzolon keresztül kell kérni. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/meta-llana-4-ulicial.jpg”>
láma 4 az alaprock-án: az integrált pályához kezelt multimodális ai
Az ágyrock az Integration Pathhoz, az Integration Pathhoz, az Integration Pathhoz, az Integrációs Pathhoz, az Integration Pathhoz. Kezdetben a Meta április 6-án részletezte. Ezek a modellek egy szakértőkkeverék (MOE) architektúrát tartalmaznak-a hatékonysághoz csak a szükséges neurális hálózati alkatrészeket aktiválják-a cserkész 16 szakértővel (17B aktív/109b teljes paraméter), és a Maverick 128 szakértővel (17B aktív/400b teljes paraméter). Előzetes szakasz. Az AWS SDK támogatást nyújt, ideértve a blogbejegyzésükben részletezett Python példákat is az integráció megkönnyítése érdekében. A Bedrock jelenleg támogatja a jelentős kontextusú ablakokat: 3,5 millió token a cserkész és 1 millió a Maverick számára, lehetővé téve a kiterjedt bemeneteket. A Llama 4 alapvető árazása az alapkőzeten elérhető az AWS weboldalon. Ez a kettős megközelítés eltérő igényeket szolgál, az alapkőzet vonzó a kezelt infrastruktúrát és a Llama API-t a felhasználók számára, hogy a testreszabást prioritást élvezzék. A Llama 4 finomhangolásának jelenleg a Meta API-ját kell használnia, potenciálisan kihasználva a kísérleti kiszolgálási lehetőségeket a Cerebras és a GROQ-val, vagy a modellek öngazdálkodását. Az április közepéből származó jelentések szerint a Meta korábban az AWS és a Microsoft társfinanszírozását kérte a láma edzéshez, amely potenciálisan a szolgáltatás befolyást kínálja cserébe. A társaság nyilvánosan megvitatta a láma 4 behangolására irányuló erőfeszítéseket a széles internetes adatokkal képzett modellekben gyakran talált észlelt politikai elfogultság kezelésére.
Ez az AI hangolás a platformpolitikai politikákkal együtt történt, mint például a Meta amerikai harmadik féltől származó tény-ellenőrzési programjának befejezése 2025 januárjában. Abban az időben a Meta globális politikájának vezetője, Joel Kaplan megemlítette a moderációs komplexitásokat, megjegyezve a belső véleményeket, amelyek „a 10. cselekvés egy-két képzési állományának tárgyalásaiból állnak. Az olyan forrásokból származó nagy könyvek felhasználásának állítása, mint a Libgen a BitTorrent segítségével.
Beyond Developer Access (amely magában foglalja a Sagemaker Jumpstart és a aZure Ai Alapítványt és az AZURE-AI-Foundry-d-azure-databricks/”című Databricks ), a láma 4 Powers Meta fogyasztási cikkei, beleértve a ma elindított új önálló Meta AI alkalmazást, amely integrálódik a cég Ray-Ban intelligens szemüvegéhez. A fejlesztők további részletei megtalálhatók az alapkőzet felhasználói útmutató Meta láma modelljében.
