Meta sedang membuat kemasukan rasmi ke pasaran Perkhidmatan Platform AI, mengumumkan pratonton terhad API LLAMA untuk pemaju di persidangan Llamacon pertama syarikat hari ini. Inisiatif ini memberikan pemaju akses programatik kepada model kecerdasan buatan Llama Meta, bermula dengan Llama 3.3 8b. Langkah ini melengkapkan pemaju untuk membina aplikasi yang didorong oleh AI dan kedudukan meta secara langsung terhadap penawaran API daripada pesaing seperti Openai dan XAI. href=”https://ai.meta.com/blog/llama-con-2025-llama-api-llama-protection-tools-impact-grants/”target=”_ blank”> sebagai”pratonton bebas terhad. Sorotan adalah penyediaan alat untuk penalaan halus-proses menyesuaikan model pra-terlatih kepada tugas tertentu menggunakan data tersuai-bermula dengan model Llama 3.3 8B. Pemaju boleh menghasilkan dataset yang unik, melatih model, dan kemudian menggunakan suite penilaian meta dalam API untuk menilai prestasi model khusus mereka. Kit (sdks) dalam python dan typescript, boleh diakses melalui llama github Secara eksplisit menyatakan ia tidak akan menggunakan data pelanggan yang dikemukakan melalui API untuk melatih model asasnya sendiri, dan mengesahkan bahawa model tersuai yang dibina menggunakan API LLAMA dilaporkan boleh dipindahkan ke penyedia hosting yang berbeza. Butiran harga untuk perkhidmatan komersial berikutan tempoh pratonton tidak didedahkan pada masa pengumuman itu. META mengumumkan eksperimen, akses berasaskan permintaan kepada Llama 4 Scout dan Maverick yang berkhidmat melalui Rakan Perkakasan Cerebras dan Groq.
Matlamat yang dinyatakan adalah untuk menawarkan kelajuan kesimpulan yang lebih cepat.”Dengan hanya memilih nama model Cerebras atau Groq di API, pemaju boleh […] menikmati pengalaman yang diselaraskan dengan semua penggunaan yang dikesan di satu lokasi,”meta menulis dalam pos blognya, sambil menambah,”[w] berharap untuk mengembangkan partners href=”https://www.prnewswire.com/news-release 625 Token sesaat-Token menjadi unit teks Proses model-menuntut penghijrahan dari API OpenAI memerlukan perubahan kod minimum. Bagaimana integrasi perkakasan khusus ini dilakukan di bawah beban dunia nyata yang pelbagai kekal sebagai kawasan untuk menonton. Barisan itu termasuk model seperti Llama 4 Scout (109B parameter total) dan maverick (400B parameter total), yang menggunakan teknik-teknik seperti campuran-experts (MOE)-mengaktifkan hanya sub-komponen model Model Llama 4 secara programatik melalui rakan awan seperti AWS dan Azure, walaupun sering memerlukan persediaan tertentu atau akses berpagar. Meta mengedarkan model-model ini di bawah lesen komersil tersuai, berbeza dengan pendekatan sumber terbuka tradisional. API Llama yang baru muncul bertujuan untuk menawarkan lebih langsung, kaya dengan ciri-ciri (termasuk keupayaan penalaan yang baik), dan pengalaman pemaju yang diperkemas berbanding dengan hanya bergantung kepada pemodelan yang diperlukan untuk pembangunan yang diperlukan untuk pembangunan yang diperlukan untuk pembangunan pembiayaan bersama dari Amazon dan Microsoft, mungkin menyumbang kepada strategi di sebalik melancarkan perkhidmatan API komersial.
Meta yang disambut melebihi satu bilion model llama muat turun
