Llama

소개

주요 기능

• 이미지 포함 프롬프트 전송 → 텍스트·이미지 동시 이해로 합성 추론 제공 (Llama 4)
• 수백만 토큰 로드 → 10M‑token 컨텍스트 창에서 긴 문서에 질의 가능 (Maverick/Scout)
• 단일 H100 GPU에 배포 → 장문 분석용 10M 컨텍스트 모델을 효율적으로 운영 (Scout)
• 70B Llama 3.3 선택 → 공개 가중치로 다국어 텍스트 작업과 파인튜닝 지원
• Llama Protections 활성화 → 생성 중 안전 가이드라인과 방어 기능 적용

이런 상황에 추천

• ML 엔지니어가 5,000페이지 매뉴얼을 10M 토큰 컨텍스트로 문서 QA 도구에 통합할 때
• 고객지원 팀이 이미지·텍스트 기반 티켓을 멀티모달 모델에 프롬프트해 자동 분류·라우팅할 때
• 데이터 플랫폼 팀이 Llama 3.3(70B)을 파인튜닝해 다국어 합성 데이터셋을 생성할 때

이렇게 써보세요

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   멀티모달 티켓 분류

   개발자가 Llama 4 API를 연동 → 들어온 텍스트와 첨부 이미지(한 번의 프롬프트)에 분류·신뢰도 요청 → 신뢰도 기준에 따라 자동 라우팅하고 낮을 경우 휴먼 핸드오프.

2. 2
   5,000페이지 매뉴얼 QA

   엔지니어가 문서를 청크화해 벡터 저장소에 넣거나 10M 토큰 컨텍스트(Maverick/Scout)를 활용 → 사용자 질문과 관련 청크 또는 큰 컨텍스트를 함께 전송 → 출처와 오프셋을 포함한 응답을 반환해 검증 가능하게 제공.

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   다국어 텍스트 생성기 배포

   개발자가 Llama 3.3 (70B) 공개 가중치를 선택하고 목표 언어 데이터로 파인튜닝 준비 → 로컬 또는 클라우드에서 파인튜닝 후 검증 → 플랫폼 API로 서빙하고 지연·토큰 사용량 모니터링.

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   단일 GPU로 장문 분석 실행

   엔지니어가 H100 인스턴스를 준비하고 Scout/Maverick 런타임을 설치 → 10M 토큰 모델에 문서를 스트리밍으로 적재 → 요약·교차 문서 추론·검색을 한 번의 프롬프트로 수행.

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   앱용 멀티모달 검색 프로토타입

   개발자가 REST 엔드포인트에 이미지+텍스트 프롬프트로 Llama 4 호출 → 구조화된 JSON 응답(라벨·바운딩 박스·텍스트 이해)을 파싱해 인덱싱 → 프롬프트 템플릿 및 안전 필터를 조정하며 확장 준비.

장단점

시작하는 법

1. 1 llama.com/llama-downloads에서 모델을 내려받거나 Llama API 웨이트리스트에 가입
2. 2 Llama 4 Maverick/Scout 또는 Llama 3.3을 선택해 Meta GitHub 또는 Hugging Face에서 로드
3. 3 샘플 텍스트 또는 텍스트+이미지 프롬프트를 실행해 로컬에서 첫 응답을 확인

가격 정보