ॲमेझॉन बेड्रोकमध्ये (Amazon Bedrock) आता मेटाच्या (Meta) नवीनतम आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence) युक्त Llama 4 Scout 17B आणि Llama 4 Maverick 17B मॉडेलचा समावेश करण्यात आला आहे. हे सर्व्हरलेस पर्याय आहेत. हे नवीन फाउंडेशन मॉडेल (Foundation Models - FMs) प्रगत तंत्रज्ञानाद्वारे मल्टीमॉडल क्षमता एकत्रित करतात. या वैशिष्ट्यामुळे तुम्हाला तुमच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये अचूक इमेज (Image) समजून घेण्यास आणि कॉन्टेक्स्ट प्रोसेसिंग (Context Processing) वाढविण्यात मदत होईल.
Llama 4 मध्ये मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (Mixture of Experts - MoE) आर्किटेक्चरचा (Architecture) वापर करण्यात आला आहे. या डिझाइनमुळे इमेज (Image) आणि तर्क क्षमता सुधारते. तसेच खर्च आणि वेग देखील नियंत्रित ठेवला जातो. Llama 3 च्या तुलनेत, Llama 4 कमी खर्चात चांगली परफॉरमन्स (Performance) देते आणि जागतिक ॲप्लिकेशन्ससाठी (Applications) विस्तृत भाषेला सपोर्ट (Support) करते.
हे मॉडेल यापूर्वी ॲमेझॉन SageMaker JumpStart वर उपलब्ध होते, परंतु आता ॲमेझॉन बेड रॉकद्वारे (Amazon Bedrock) तुम्ही याला ॲक्सेस (Access) करू शकता. यामुळे एंटरप्राइज-ग्रेड (Enterprise-Grade) सुरक्षा आणि प्रायव्हसीसह (Privacy) जेनरेटिव्ह एआय ॲप्लिकेशन्स (Generative AI Applications) तयार करणे आणि स्केल (Scale) करणे सोपे होईल.
Llama 4 Maverick 17B चा अभ्यास
Llama 4 Maverick 17B हे एक मल्टीमॉडल मॉडेल (Multimodal Model) आहे. यात 128 एक्सपर्ट मॉड्यूल्स (Expert Modules) आणि एकूण 400 अब्ज पॅरामीटर्स (Parameters) आहेत. हे मॉडेल इमेज (Image) आणि टेक्स्ट (Text) दोन्ही समजून घेण्यासाठी खूपच उपयुक्त आहे. त्यामुळे हे व्हर्सटाइल असिस्टंट (Versatile Assistant) आणि चॅट ॲप्लिकेशन्ससाठी (Chat Applications) उत्तम आहे. हे मॉडेल 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोला (Token Context Window) सपोर्ट (Support) करते. त्यामुळे लांब डॉक्युमेंट्स (Documents) आणि कॉम्प्लेक्स इनपुट (Complex Input) प्रभावीपणे मॅनेज (Manage) करण्याची क्षमता यामध्ये आहे.
Llama 4 Scout 17B चा अभ्यास
Llama 4 Scout 17B हे एक जनरल-पर्पज मल्टीमॉडल मॉडेल (General-Purpose Multimodal Model) आहे. यात 16 एक्सपर्ट मॉड्यूल्स (Expert Modules), 17 अब्ज ॲक्टिव्ह पॅरामीटर्स (Active Parameters) आणि एकूण 109 अब्ज पॅरामीटर्स (Parameters) आहेत. या मॉडेलची परफॉरमन्स (Performance) मागील सर्व Llama मॉडेलपेक्षा चांगली आहे. ॲमेझॉन बेड रॉक (Amazon Bedrock) सध्या Llama 4 Scout मॉडेलसाठी 3.5 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोला (Token Context Window) सपोर्ट (Support) करते आणि भविष्यात ते वाढवण्याची योजना आहे.
Llama 4 मॉडेलचे व्यावहारिक उपयोग
Llama 4 मॉडेलच्या प्रगत क्षमता विविध उद्योगांतील ॲप्लिकेशन्ससाठी (Applications) वापरल्या जाऊ शकतात. खाली काही प्रमुख उपयोग दिलेले आहेत:
- एंटरप्राइज ॲप्लिकेशन्स (Enterprise Applications): तुम्ही इंटेलिजेंट एजंट (Intelligent Agent) विकसित करू शकता, जे विविध टूल्स (Tools) आणि वर्कफ्लोमध्ये (Workflow) तर्क लावू शकतात, मल्टीमॉडल इनपुट (Multimodal Input) हाताळू शकतात आणि व्यावसायिक ॲप्लिकेशन्ससाठी (Applications) उच्च-गुणवत्तेचे रिस्पॉन्स (Response) देऊ शकतात.
- मल्टीलिंग्वल असिस्टंट (Multilingual Assistant): तुम्ही चॅट ॲप्लिकेशन्स (Chat Applications) तयार करू शकता, जे केवळ इमेज (Image) समजू शकत नाहीत, तर अनेक भाषांमध्ये उच्च-गुणवत्तेचे रिस्पॉन्स (Response) देखील देऊ शकतात, ज्यामुळे जागतिक स्तरावर वापरकर्त्यांना मदत होईल.
- कोड आणि डॉक्युमेंट इंटेलिजन्स (Code and Document Intelligence): तुम्ही असे ॲप्लिकेशन्स (Applications) विकसित करू शकता, जे कोड समजू शकतात, डॉक्युमेंट्समधून (Documents) स्ट्रक्चर्ड डेटा (Structured Data) काढू शकतात आणि मोठ्या प्रमाणात टेक्स्ट (Text) आणि कोडचे विश्लेषण करू शकतात.
- कस्टमर सपोर्ट (Customer Support): तुम्ही इमेज ॲनालिसिस क्षमतेसह (Image Analysis capabilities) सपोर्ट सिस्टम (Support System) सुधारू शकता, जेणेकरून ग्राहक स्क्रीनशॉट (Screenshot) किंवा फोटो शेअर (Photo share) करत असल्यास प्रभावीपणे समस्या सोडवता येतील.
- कंटेंट क्रिएशन (Content Creation): तुम्ही अनेक भाषांमध्ये क्रिएटिव्ह कंटेंट (Creative Content) तयार करू शकता, ज्यात व्हिज्युअल इनपुट (Visual Input) समजून घेण्याची आणि त्याला प्रतिसाद देण्याची क्षमता आहे.
- रिसर्च (Research): तुम्ही रिसर्च ॲप्लिकेशन्स (Research Applications) तयार करू शकता, जे मल्टीमॉडल डेटा (Multimodal Data) एकत्रित आणि विश्लेषण करू शकतात आणि टेक्स्ट (Text) आणि इमेज (Image) दोन्हीमधून माहिती देऊ शकतात.
ॲमेझॉन बेड रॉक मध्ये (Amazon Bedrock) Llama 4 चा वापर कसा सुरू करावा
ॲमेझॉन बेड रॉक (Amazon Bedrock) मध्ये हे नवीन सर्व्हरलेस मॉडेल (Serverless Model) वापरणे सुरू करण्यासाठी, तुम्हाला प्रथम ॲक्सेसची (Access) रिक्वेस्ट (Request) करावी लागेल. ॲमेझॉन बेड रॉक (Amazon Bedrock) कंसोलमध्ये (Console) नेव्हिगेशन पेनमधून (Navigation Pane) Model access सिलेक्ट (Select) करून आणि Llama 4 Maverick 17B आणि Llama 4 Scout 17B या दोन्ही मॉडेलसाठी ॲक्सेस (Access) इनेबल (Enable) करून हे केले जाऊ शकते.
ॲमेझॉन बेड रॉक कन्व्हर्स API (Amazon Bedrock Converse API) वापरून Llama 4 मॉडेलला तुमच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये (Applications) इंटिग्रेट (Integrate) करणे सोपे आहे, जे संभाषणात्मक एआय इंटरॅक्शनसाठी (Conversational AI interaction) युनिफाइड इंटरफेस (Unified Interface) प्रदान करते.
Llama 4 Maverick सह मल्टीमॉडल डायलॉगचे उदाहरण
ॲमेझॉन SDK (Amazon SDK) पायथनसाठी (Boto3) वापरून Llama 4 Maverick मॉडेलसोबत मल्टीमॉडल डायलॉग (Multimodal Dialogue) कसा करायचा याचे उदाहरण येथे दिले आहे: