Meta pusht zijn nieuwste LLAMA 4 AI-modellen via meerdere kanalen, waardoor de technologie zowel als een beheerde service beschikbaar is via partners zoals Amazon Web Services en via zijn eigen nieuw previewde ontwikkelaar API.
LLAMA 4 Scout 17B en LLAMA 4 MAVERICK 17B zijn nu toegankelijk als volledig beheerd, serverloze eindpunten op zijn verbazingwekkende platform. Deze beschikbaarheid biedt ontwikkelaars een kant-en-klare optie zonder onderliggende infrastructuur te beheren, hoewel toegang eerst moet worden aangevraagd via de Amazon-bedrockconsole.
De timing volgde nauwlettend meta’s eigen Llamacon-evenement op 29 april, waar het bedrijf de LLAMA API in beperkte release heeft aangekondigd, een strategie om te ontmoeten met verschillende infrastructie en aanpassingsbehoeften. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/meta-lama-4-official.jpg”>
llama 4 op bedrock: multimodal ai
Het bedrock-aanbod biedt een vereenvoudigde paden voor integratie van LLAMA 4 Scout en merverick, modellen Door Meta op 6 april. Deze modellen hebben een mix van (MOE) architectuur (MOE)-alleen activeren van alleen noodzakelijke neurale netwerkonderdelen per taak voor efficiëntie-met Scout met 16 experts (17B Active/109b Totale parameters) en Maverick met 128 experts en textal-joint-joint-joint-joint-joint-joint-joint-joiny van de pretraineerbladen van de pretraineerbladen. podium.
Op het gesteente kunnen ontwikkelaars deze functies gebruiken met behulp van de Unified Bedrock Converse API, een consistente interface over verschillende basismodellen die ingangen zoals tekst en afbeeldingen behandelt en streaming-uitvoer ondersteunt. AWS biedt SDK-ondersteuning, inclusief Python-voorbeelden die in hun blogpost zijn gedetailleerd, om integratie te vergemakkelijken.
AWS suggereert dat deze modellen geschikt zijn voor taken zoals het bouwen van meertalige assistenten of het verbeteren van klantenondersteuning met beeldanalyse. Bedrock ondersteunt momenteel substantiële contextvensters: 3,5 miljoen tokens voor Scout en 1 miljoen voor Maverick, waardoor uitgebreide inputs mogelijk zijn. Specifieke prijzen voor LLAMA 4 op Bedrock zijn beschikbaar op de AWS-website.
verschillende paden: gesteente eenvoud versus API-aanpassing
Terwijl het bedrock gemak van gebruiksgemak biedt, Meta’s eigen LLAMA API-previewdoelen die diepere controle zoeken. Deze dubbele aanpak biedt verschillende behoeften, met een beroep op diegenen die managed infrastructuur willen en de LLAMA API-catering voor gebruikers die prioriteit geven aan de aanpassing.
Een belangrijk onderscheid, gebaseerd op het vergelijken van de functies die voor elk platform worden aangekondigd, is het bedrag van de LLAM-API-preview niet beschikbaar in het verbaastrockomgeving. Fine Tune Lama 4 zou momenteel de API van Meta moeten gebruiken, mogelijk gebruik maken van experimentele serveeropties met cerebra’s en GROQ, of de modellen zelf hosten.
Deze multi-agenue distributiestrategie weerspiegelt de aanzienlijke investering die nodig is voor grote modelontwikkeling; Rapporten van half april gaven aan dat Meta eerder mede-financiering had gezocht van AWS en Microsoft voor LLAMA-training, mogelijk een functie-invloeden in ruil voor functie-invloed.
Model achtergrond en bredere uitrol
gebruikers die zich bezighouden met LLAMA 4 via bedrock of andere middelen moet op de hoogte zijn van de ontwikkeling van de ontwikkeling. Het bedrijf besprak publiekelijk de inspanningen om LLAMA 4 af te stemmen om waargenomen politieke vooroordelen aan te pakken die vaak worden gevonden in modellen die zijn getraind op brede internetgegevens.
In de officiële aankondiging van LLAMA 4 verklaarde meta:”Het is bekend dat alle toonaangevende LLMS problemen hebben gehad met bias-specifiek, ze hebben historisch gezien als het is om te debatteren en sociaal is om te verkrijgen in het internet.
Deze AI-afstemming vond plaats naast platformbeleidswijzigingen, zoals het beëindigen van het Amerikaanse externe fact-checking-programma van Meta in januari 2025. Destijds citeerde de wereldwijde beleidsleider van META Joel Kaplan Materation Complexities, het opmerkingen van interne beoordelingen. Het gebruik van grote datasets van boeken verkregen uit bronnen zoals Libgen via BitTorrent.
Beyond Developer Access (waaronder ook Sagemaker Jumpstart en azure azure databricks ) De consumentenproducten van Lama 4 Powers Meta, waaronder de nieuwe zelfstandige meta AI-app die vandaag is gelanceerd, die integreert met de ray-ban smart glazen van het bedrijf.
Momenteel is LLAMA 4 op Bedrock beschikbaar in het Amerikaanse Oosten (N. Virginia) en US West (Oregon) AWS-regio’s, met Cross-Region Access from Us East (Ohio). Verdere details voor ontwikkelaars zijn te vinden in het gedeelte Meta Lama-modellen van de basishandleiding voor het gesteente.
