అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌లో Meta యొక్క Llama 4 మోడల్స్

అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌లో Meta యొక్క Llama 4 మోడల్స్ ఇప్పుడు అందుబాటులో ఉన్నాయి. అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ ఇప్పుడు Meta యొక్క తాజా కృత్రిమ మేధస్సు ఆవిష్కరణలను, Llama 4 Scout 17B మరియు Llama 4 Maverick 17B మోడళ్లను పూర్తిగా నిర్వహించబడే, సర్వర్‌లేని ఎంపికలుగా అందిస్తుంది. ఈ కొత్త ఫౌండేషన్ మోడల్స్ (FMs) అధునాతన ప్రారంభ ఫ్యూజన్ టెక్నాలజీ ద్వారా స్థానిక మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలను అనుసంధానిస్తాయి, మీ అప్లికేషన్‌లలో ఖచ్చితమైన ఇమేజ్ అవగాహన మరియు మెరుగైన సందర్భోచిత ప్రాసెసింగ్ కోసం ఈ లక్షణాలను ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని శక్తివంతం చేస్తాయి.

Llama 4 ఒక వినూత్న మిక్చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ డిజైన్ కారణం మరియు ఇమేజ్ అవగాహన పనులను మెరుగుపరుస్తుంది, అయితే ఖర్చులు మరియు వేగాన్ని జాగ్రత్తగా నిర్వహిస్తుంది. దాని పూర్వీకుడు, Llama 3తో పోలిస్తే, ఈ నిర్మాణ విధానం Llama 4ను తక్కువ ధరకే అత్యుత్తమ పనితీరును అందించడానికి మరియు ప్రపంచ అప్లికేషన్‌ల కోసం విస్తృత భాషా మద్దతును అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.

గతంలో అమెజాన్ SageMaker JumpStartలో అందుబాటులో ఉన్న ఈ మోడళ్లను ఇప్పుడు అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు, ఇది ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ భద్రత మరియు గోప్యతతో జనరేటివ్ AI అప్లికేషన్‌ల నిర్మాణం మరియు స్కేలింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.

Llama 4 Maverick 17B గురించి మరింత తెలుసుకుందాం

Llama 4 Maverick 17B అనేది స్థానిక మల్టీమోడల్ మోడల్‌గా నిలుస్తుంది, ఇందులో 128 నిపుణుల మాడ్యూల్స్ మరియు మొత్తం 400 బిలియన్ పారామీటర్లు ఉన్నాయి. దీని బలం చిత్రాలు మరియు వచనాన్ని అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యంలో ఉంది, ఇది బహుముఖ అసిస్టెంట్ మరియు చాట్ అప్లికేషన్‌లకు చాలా అనుకూలంగా ఉంటుంది. 1 మిలియన్ టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ విండోకు మద్దతుతో, ఈ మోడల్ సుదీర్ఘ డాక్యుమెంట్‌లను మరియు సంక్లిష్ట ఇన్‌పుట్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి అవసరమైన సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది.

Llama 4 Scout 17B యొక్క అన్వేషణ

దీనికి విరుద్ధంగా, Llama 4 Scout 17B ఒక సాధారణ-ప్రయోజన మల్టీమోడల్ మోడల్. ఇది 16 నిపుణుల మాడ్యూల్స్, 17 బిలియన్ యాక్టివ్ పారామీటర్లు మరియు మొత్తం 109 బిలియన్ పారామీటర్లను కలిగి ఉంది. దీని పనితీరు గత Llama మోడళ్లన్నింటినీ అధిగమిస్తుంది. ప్రస్తుతం, అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ Llama 4 Scout మోడల్ కోసం 3.5 మిలియన్ టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ విండోకు మద్దతు ఇస్తుంది, భవిష్యత్తులో విస్తరణకు ప్రణాళికలు ఉన్నాయి.

Llama 4 మోడల్స్ యొక్క ఆచరణాత్మక అప్లికేషన్స్

Llama 4 మోడల్స్ యొక్క అధునాతన సామర్థ్యాలను వివిధ పరిశ్రమలలోని అనేక రకాల అప్లికేషన్‌ల కోసం స్వీకరించవచ్చు. ఇక్కడ కొన్ని ముఖ్యమైన ఉపయోగ సందర్భాలు ఉన్నాయి:

  • ఎంటర్‌ప్రైజ్ అప్లికేషన్స్: విభిన్న సాధనాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలలో కారణం చెప్పగల, మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్‌లను నిర్వహించగల మరియు వాణిజ్య అప్లికేషన్‌ల కోసం అధిక-నాణ్యత ప్రతిస్పందనలను అందించగల తెలివైన ఏజెంట్‌లను మీరు అభివృద్ధి చేయవచ్చు.
  • బహుభాషా సహాయకులు: చిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడమే కాకుండా, ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం బహుళ భాషలలో అధిక-నాణ్యత ప్రతిస్పందనలను అందించే చాట్ అప్లికేషన్‌లను సృష్టించండి.
  • కోడ్ మరియు డాక్యుమెంట్ ఇంటెలిజెన్స్: కోడ్‌ను అర్థం చేసుకోగల, డాక్యుమెంట్‌ల నుండి నిర్మాణాత్మక డేటాను సంగ్రహించగల మరియు పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌ను లోతుగా విశ్లేషించగల అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేయండి.
  • కస్టమర్ మద్దతు: కస్టమర్‌లు స్క్రీన్‌షాట్‌లు లేదా ఫోటోలను పంచుకున్నప్పుడు మరింత ప్రభావవంతమైన సమస్య పరిష్కారాన్ని ప్రారంభించడం ద్వారా ఇమేజ్ విశ్లేషణ సామర్థ్యాలతో మద్దతు వ్యవస్థలను మెరుగుపరచండి.
  • కంటెంట్ క్రియేషన్: దృశ్య ఇన్‌పుట్‌లను అర్థం చేసుకునే మరియు ప్రతిస్పందించే సామర్థ్యంతో బహుళ భాషలలో సృజనాత్మక కంటెంట్‌ను రూపొందించండి.
  • పరిశోధన: వచనం మరియు చిత్రాల నుండి అంతర్దృష్టులను అందిస్తూ మల్టీమోడల్ డేటాను ஒருங்கிணைంచగల మరియు విశ్లేషించగల పరిశోధన అప్లికేషన్‌లను నిర్మించండి.

అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌లో Llama 4తో ప్రారంభించండి

అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌లో ఈ కొత్త సర్వర్‌లేని మోడళ్లను ఉపయోగించడం ప్రారంభించడానికి, మీరు మొదట యాక్సెస్ కోసం అభ్యర్థించాలి. నావిగేషన్ పేన్ నుండి మోడల్ యాక్సెస్ ఎంచుకోవడం ద్వారా మరియు Llama 4 Maverick 17B మరియు Llama 4 Scout 17B మోడళ్లకు యాక్సెస్‌ను ప్రారంభించడం ద్వారా దీన్ని అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ కన్సోల్ ద్వారా చేయవచ్చు.

సంభాషణాత్మక AI పరస్పర చర్యల కోసం ఏకీకృత ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందించే అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ కాన్వర్స్ APIతో Llama 4 మోడళ్లను మీ అప్లికేషన్‌లలోకి సమగ్రపరచడం సులభం చేయబడింది.

Llama 4 Maverickతో మల్టీమోడల్ డైలాగ్ ఉదాహరణ

Llama 4 Maverick మోడల్‌తో మల్టీమోడల్ డైలాగ్‌లో పాల్గొనడానికి పైథాన్ (Boto3) కోసం అమెజాన్ SDKని ఎలా ఉపయోగించాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది: