Amazon Bedrock вече предлага най-новите иновации в изкуствения интелект (AI) на Meta, моделите Llama 4 Scout 17B и Llama 4 Maverick 17B, като напълно управлявани, безсървърни опции. Тези нови фундаментални модели (FMs) интегрират естествени мултимодални възможности чрез усъвършенствана технология за ранно сливане, което ви дава възможност да използвате тези функции за прецизно разбиране на изображения и подобрена контекстуална обработка в рамките на вашите приложения.
Llama 4 използва иновативна архитектура Mixture of Experts (MoE). Този дизайн подобрява задачите за разсъждение и разбиране на изображения, като същевременно внимателно управлява разходите и скоростта. В сравнение с предшественика си, Llama 3, този архитектурен подход позволява на Llama 4 да осигури превъзходна производителност на намалена цена и предлага по-широка езикова поддръжка за глобални приложения.
Преди това достъпни в Amazon SageMaker JumpStart, тези модели вече могат да бъдат достъпни чрез Amazon Bedrock, което опростява изграждането и мащабирането на генеративни AI приложения със сигурност и поверителност от корпоративен клас.
Задълбочаване в Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B се откроява като естествен мултимодален модел, който включва 128 експертни модула и общо 400 милиарда параметъра. Неговата сила се крие в неговата способност да разбира както изображения, така и текст, което го прави изключително подходящ за гъвкави приложения за асистенти и чат. С поддръжка за контекстуален прозорец от 1 милион токена, този модел осигурява гъвкавостта, необходима за ефективно управление на дълги документи и сложни входове.
Llama 4 Maverick 17B представлява значителен напредък в областта на мултимодалните модели, предлагайки несравнима способност за обработка на информация както от визуални, така и от текстови източници. Този модел е създаден да разбира и генерира текст и изображения, което го прави изключително полезен за широк спектър от приложения, включително чатботове, виртуални асистенти и системи за анализ на данни. Едно от основните предимства на Maverick 17B е неговата способност да управлява дълги контексти. Context window от 1 милион токена означава, че моделът може да обработва много големи обеми информация, което му позволява да поддържа по-дълги и по-смислени разговори. Това е особено важно за приложения, където контекстът е от решаващо значение за разбиране на потребителските нужди и предоставяне на точни отговори.
В допълнение, архитектурата на модела с 128 експертни модула и 400 милиарда параметъра позволява високо ниво на специализация. Всеки експертен модул е обучен да се справя със специфични задачи или типове данни, което води до по-голяма точност и ефективност. Това означава, че моделът може да се адаптира към различни случаи на употреба и да предоставя висококачествени резултати, независимо от сложността на входните данни. Например, Maverick 17B може да се използва за анализ на изображения в медицинската сфера, където е необходимо прецизно разбиране на детайлите. Моделът може да бъде обучен да идентифицира специфични маркери в медицински изображения и да предостави на лекарите полезна информация за диагностициране и лечение.
Също така, Maverick 17B може да се използва за създаване на интерактивни виртуални асистенти, които могат да разбират и отговарят на въпроси, свързани с изображения. Това може да бъде полезно за образователни цели, където асистентът може да обясни съдържанието на дадено изображение, или за търговия на дребно, където асистентът може да помогне на потребителите да намерят продукти, които отговарят на техните нужди. Важно е да се отбележи, че Maverick 17B е проектиран да бъде лесен за използване и интегриране в съществуващи системи. Amazon Bedrock предоставя на разработчиците необходимите инструменти и ресурси за бързо внедряване на модела и започване на експериментиране с неговите възможности.
Проучване на Llama 4 Scout 17B
За разлика от това, Llama 4 Scout 17B е мултимодален модел с общо предназначение. Той разполага с 16 експертни модула, 17 милиарда активни параметъра и общо 109 милиарда параметъра. Неговата производителност надминава всички предишни модели на Llama. В момента Amazon Bedrock поддържа контекстуален прозорец от 3,5 милиона токена за модела Llama 4 Scout, с планове за бъдещо разширяване.
Llama 4 Scout 17B представлява важен напредък в областта на мултимодалните модели с общо предназначение, предлагайки висока производителност и гъвкавост за широк спектър от приложения. Този модел е проектиран да разбира и генерира както текст, така и изображения, което го прави изключително полезен за различни индустрии и случаи на употреба. С 16 експертни модула и 17 милиарда активни параметъра, Scout 17B е способен да обработва сложни задачи и да предоставя точни и полезни резултати. Едно от основните предимства на Scout 17B е неговата способност да се адаптира към различни задачи. Моделът може да бъде използван за анализ на текст, генериране на съдържание, обработка на изображения и много други. Това го прави идеален за организации, които се нуждаят от универсален инструмент за обработка на данни и автоматизация на задачи.
Освен това, контекстуалният прозорец от 3,5 милиона токена позволява на модела да обработва много големи обеми информация, което е особено важно за задачи, където контекстът е от решаващо значение. Например, Scout 17B може да се използва за анализ на големи архиви от документи, за да се идентифицират тенденции и закономерности. Моделът може също така да се използва за автоматично генериране на резюмета на дълги текстове, което може да спести време и усилия на потребителите. Важно е да се отбележи, че Scout 17B е проектиран да бъде лесен за използване и интегриране в съществуващи системи. Amazon Bedrock предоставя на разработчиците необходимите инструменти и ресурси за бързо внедряване на модела и започване на експериментиране с неговите възможности.
Освен това, Scout 17B е оптимизиран за работа в облака, което означава, че може да се мащабира според нуждите на потребителите. Това е особено важно за организации, които обработват големи обеми данни и се нуждаят от надежден и ефективен инструмент за анализ. В допълнение, Scout 17B е проектиран да бъде сигурен и защитен. Amazon Bedrock осигурява защита на данните и гарантира, че моделът се използва по отговорен начин. Като цяло, Llama 4 Scout 17B представлява важен напредък в областта на мултимодалните модели с общо предназначение, предлагайки висока производителност, гъвкавост и лекота на използване. Този модел е идеален за организации, които се нуждаят от универсален инструмент за обработка на данни и автоматизация на задачи.
Практически приложения на моделите Llama 4
Разширените възможности на моделите Llama 4 могат да бъдат адаптирани за широк спектър от приложения в различни индустрии. Ето няколко видни случая на употреба:
- Корпоративни приложения: Можете да разработите интелигентни агенти, способни да разсъждават в различни инструменти и работни процеси, да обработват мултимодални входове и да предоставят висококачествени отговори за търговски приложения.
- Многоезични асистенти: Създайте чат приложения, които не само разбират изображения, но и предоставят висококачествени отговори на множество езици, обслужвайки глобална аудитория.
- Интелигентност за код и документи: Разработвайте приложения, способни да разбират код, да извличат структурирани данни от документи и да провеждат задълбочен анализ на големи обеми текст и код.
- Поддръжка на клиенти: Подобрете системите за поддръжка с възможности за анализ на изображения, позволявайки по-ефективно решаване на проблеми, когато клиентите споделят екранни снимки или снимки.
- Създаване на съдържание: Генерирайте творческо съдържание на множество езици, с възможност за разбиране и отговор на визуални входове.
- Изследвания: Конструирайте изследователски приложения, които могат да интегрират и анализират мултимодални данни, предлагайки прозрения както от текст, така и от изображения.
Моделите Llama 4 имат широк спектър от приложения в различни индустрии, включително търговия на дребно, здравеопазване, образование и финанси. В търговията на дребно, моделите могат да се използват за подобряване на обслужването на клиентите, като предоставят на клиентите персонализирани препоръки за продукти, базирани на техните предпочитания и поведение. Моделите могат също така да се използват за автоматизиране на задачи, като например обработка на поръчки и управление на инвентара. В здравеопазването, моделите могат да се използват за подобряване на диагностицирането и лечението на заболявания, като анализират медицински изображения и текстови данни. Моделите могат също така да се използват за персонализиране на грижите за пациентите, като предоставят на лекарите информация за медицинската история на пациентите и техните индивидуални нужди.
В образованието, моделите могат да се използват за подобряване на обучението, като предоставят на учениците персонализирани учебни материали и обратна връзка. Моделите могат също така да се използват за автоматизиране на задачи, като например оценяване на тестове и генериране на отчети. Във финансите, моделите могат да се използват за подобряване на управлението на риска, като анализират финансови данни и идентифицират потенциални рискове. Моделите могат също така да се използват за автоматизиране на задачи, като например обработка на транзакции и откриване на измами. Освен тези конкретни примери, моделите Llama 4 могат да се използват за широк спектър от други приложения, като например автоматизиране на задачи, подобряване на ефективността и предоставяне на по-добро обслужване на клиентите.
Едно от основните предимства на моделите Llama 4 е тяхната способност да обработват мултимодални данни. Това означава, че моделите могат да анализират както текстови, така и визуални данни, което им позволява да предоставят по-пълни и точни прозрения. Например, в търговията на дребно, моделът може да анализира както описанието на продукта, така и изображението на продукта, за да предостави на клиентите по-точна препоръка. В здравеопазването, моделът може да анализира както медицинския отчет на пациента, така и рентгеновата снимка на пациента, за да предостави на лекарите по-пълна диагностика. Друго основно предимство на моделите Llama 4 е тяхната способност да се учат от големи обеми данни. Това означава, че моделите могат да подобрят точността и ефективността си с течение на времето, докато бъдат обучени на повече данни.
Първи стъпки с Llama 4 в Amazon Bedrock
За да започнете да използвате тези нови безсървърни модели в Amazon Bedrock, първо трябва да поискате достъп. Това може да бъде направено чрез конзолата на Amazon Bedrock, като изберете Model access от навигационния панел и разрешите достъп както за моделите Llama 4 Maverick 17B, така и за Llama 4 Scout 17B.
Интегрирането на моделите Llama 4 във вашите приложения е опростено с Amazon Bedrock Converse API, което предоставя унифициран интерфейс за разговори с AI.
Amazon Bedrock предлага няколко предимства за разработчиците, които искат да използват моделите Llama 4. Първо, Amazon Bedrock е напълно управлявана услуга, което означава, че разработчиците не трябва да се притесняват за управлението на инфраструктурата или скалирането на техните приложения. Второ, Amazon Bedrock предлага широк спектър от инструменти и ресурси за разработчиците, включително SDK, API и документация. Трето, Amazon Bedrock е сигурна и защитена услуга, която отговаря на най-строгите изисквания за съответствие.
За да започнете да използвате моделите Llama 4 в Amazon Bedrock, трябва да имате акаунт в Amazon Web Services (AWS). Ако все още нямате акаунт, можете да се регистрирате за безплатен акаунт на уебсайта на AWS. След като имате акаунт, можете да влезете в конзолата на Amazon Bedrock и да поискате достъп до моделите Llama 4. За да направите това, изберете Model access от навигационния панел и разрешете достъп както за моделите Llama 4 Maverick 17B, така и за Llama 4 Scout 17B. След като получите достъп до моделите, можете да започнете да ги интегрирате във вашите приложения, използвайки Amazon Bedrock Converse API.
Amazon Bedrock Converse API предоставя унифициран интерфейс за разговори с AI. Това означава, че можете да използвате API за комуникация с различни AI модели, включително моделите Llama 4, без да се притеснявате за спецификата на всеки модел. API предоставя няколко функции, които ви позволяват да взаимодействате с моделите, включително:
sendMessage: Тази функция ви позволява да изпращате съобщения до модела и да получавате отговори.startConversation: Тази функция ви позволява да започнете нов разговор с модела.endConversation: Тази функция ви позволява да прекратите разговор с модела.getConversationHistory: Тази функция ви позволява да получите историята на разговор с модела.
Използвайки тези функции, можете да създадете разнообразни приложения за разговори с AI, като например чатботове, виртуални асистенти и системи за обслужване на клиенти.
Пример за мултимодален диалог с Llama 4 Maverick
Ето пример за това как да използвате Amazon SDK за Python (Boto3), за да участвате в мултимодален диалог с модела Llama 4 Maverick: