> Kjo iniciativë u jep zhvilluesve qasje programuese në serinë e MetA LMAM të modeleve të inteligjencës artificiale, duke filluar me Llama 3.3 8B. Masa pajis zhvilluesit për të ndërtuar aplikacione të drejtuara nga AI dhe pozicionon drejtpërdrejt meta kundër ofertave të API nga konkurrentët si Openai dhe Xai. href=”https://ai.meta.com/blog/llama-con-2025-llama-api-llama-protection-ools-impact-grans/”target=”_ bosh”> si një pamje e kufizuar falas.”e mjeteve për rregullim të mirë-procesi i përshtatjes së një modeli të para-trajnuar në një detyrë specifike duke përdorur të dhëna me porosi-duke filluar me modelin LMAMA 3.3 8B. Zhvilluesit mund të gjenerojnë të dhëna unike, të trajnojnë modelin, dhe pastaj të përdorin suitën e vlerësimit të Meta brenda API për të vlerësuar performancën e modelit të tyre të specializuar. Komplete (sdks) në Python dhe typeScript, të arritshme përmes llama github faqe deklaruar në mënyrë të qartë se nuk do të përdorë të dhënat e klientëve të paraqitura përmes API për të trajnuar modelet e veta të fondacionit, dhe pohoi se modelet me porosi të ndërtuara duke përdorur API LMAMA thuhet se mund të transferohen te ofruesit e ndryshëm të pritjes. Detajet e çmimeve për shërbimin tregtar pas periudhës së vrojtimit nuk u zbuluan në kohën e njoftimit. Meta njoftoi qasje eksperimentale, të bazuar në kërkesë në Llama 4 Scout dhe Maverick shërbeu përmes partnerëve të harduerit Cerebras dhe Groq.
Qëllimi i deklaruar është të ofrojë shpejtësi më të shpejtë të konkluzionit.”Duke zgjedhur thjesht emrat e modelit cerebras ose groq në API, zhvilluesit mund të […] të shijojnë një përvojë të thjeshtuar me të gjithë përdorimin e ndjekur në një vend,”shkruan Meta në postimin e saj në blog, duke shtuar,”[W] e mezi presim të zgjerojë partneritete me ofruesit shtesë për të sjellë edhe më shumë mundësi për të ndërtuar në krye të Llama.”href=”https://www.prnewswire.com/news-releases/meta-and-goq-collaborate-to-deliver-fast-inference-for–oficial-lama-api-302441674.html”target=”_ bosh”> Korrespondimi i shtypit Që çipa e tij LPU Inferation mund të Accelerated the LLAMA 4 Për sekondë-shenjat janë njësitë e tekstit Proceset e modelit-duke pretenduar migracionin nga API i Openai kërkon ndryshime minimale të kodit. Se si performojnë këto integrime të specializuara të harduerit nën ngarkesa të ndryshme të botës reale mbetet një zonë për tu parë. Kjo formacion përfshin modele si llama 4 Scout (109B parametra total) dhe Maverick (400B parametra total), të cilat përdorin teknika si përzierja e ekspertëve (MOE)-aktivizimi i vetëm nën-komponentëve të nevojshëm të modelit për një detyrë të caktuar për të përmirësuar efikasitetin-dhe ishin të dizajnuara për multimodalitetin vendas, trajtimin e tekstit dhe imazheve bashkërisht. Përmes partnerëve të cloud si AWS dhe Azure, megjithëse shpesh kërkojnë përbërje specifike ose qasje të mbyllur. Meta i shpërndan këto modele nën një licencë tregtare të personalizuar, të dallueshme nga qasjet tradicionale të burimit të hapur. API i ri i Llamës duket se synon të ofrojë një përvojë më të drejtpërdrejtë, të pasur me tipare (përfshirë aftësitë e rregullimit të mirë), dhe përvojën e efektshme të zhvilluesit në krahasim me mbështetjen vetëm në integrimet e cloud të palëve të treta.