Installation de Llama 3.2 sur un PC-AI.

 Installation de Llama 3.2 sur un PC-AI sous Windows.

- Meta a présenté les modèles Llama 3.2 (00:00 - 00:33) : Meta a lancé la famille Llama 3.2, composée de quatre modèles : deux petits modèles basés sur le texte et deux modèles multimodaux de taille moyenne. Les modèles multimodaux peuvent traiter des tâches de texte et de vision et sont open source, mais les modèles de vision ne sont pas encore disponibles en téléchargement en Europe en raison de problèmes de régulation.

- Détails et capacités des modèles (01:03 - 01:32) : Les modèles Llama 3.2 comprennent des petits modèles de 1 000 à 3 000 millions de paramètres, ainsi qu'un modèle de vision avec 11 000 millions de paramètres, qui est disponible pour des tests gratuits. Ces modèles peuvent être utilisés localement comme assistants pour les navigateurs, offrant des résumés ou analysant des informations sensibles comme des e-mails.

- Comparaisons de performances et benchmarks (02:32 - 03:24) : Les benchmarks montrent que les modèles Llama 3.2 sont performants pour les tâches de vision par rapport à des concurrents comme GPT-4 mini et Cloud 3 high-Q d’Anthropic, mais peuvent rencontrer des difficultés avec des tâches plus complexes. Le modèle de vision, bien qu'il soit capable de fournir des descriptions basiques d'images, éprouve parfois des difficultés avec l'analyse détaillée et la précision.

- Tests d'analyse d'image et OCR (06:21 - 12:57) : Les capacités d'analyse d'image et d'OCR du modèle Llama 3.2 montrent des résultats mitigés. Parfois, il fournit des descriptions précises, mais d'autres fois, il fait des erreurs ou "hallucine" des détails. Par exemple, il a eu des difficultés à interpréter un graphique sur les émissions de CO2 et à traiter une tâche d'OCR avec un reçu.

- Utiliser les modèles localement dans les navigateurs (14:28 - 21:13) : Les petits modèles Llama 3.2 peuvent être utilisés comme assistants pour les navigateurs locaux grâce à des intégrations avec Brave ou Chrome via des extensions comme Page Assist. Ces configurations permettent des interactions IA localisées, mais la précision et la facilité d'utilisation varient entre les navigateurs, Brave offrant une expérience plus cohérente.

llama3.2 (ollama.com) https://ollama.com/library/llama3.2

Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models (meta.com)

Il faut le charger et avec le fichier de log vous avec l’URL du serveur.

Elle sera du type : http://127.0.0.1:11xxx

Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models

Today, we're releasing Llama 3.2, which includes small and medium-sized vision LLMs, and lightwei...

https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/

Essayez Llama 3.2 dès aujourd’hui

Llama 3.2 est sur le point d’atteindre plus de personnes que jamais auparavant et de permettre de nouveaux cas d’utilisation passionnants. Nous pensons que le partage de ces modèles avec la communauté open source n’est pas suffisant. Nous voulons nous assurer que les développeurs disposent également des outils dont ils ont besoin pour créer avec Llama de manière responsable. Dans le cadre de nos efforts continus en matière de publication responsable, nous proposons aux développeurs de nouveaux outils et ressources, et comme toujours, nous mettrons à jour les bonnes pratiques dans notre Guide d’utilisation responsable.

Nous continuons à partager les dernières avancées de l’écosystème Llama, car nous pensons que l’ouverture stimule l’innovation et est bonne pour les développeurs, Meta et le monde. Nous sommes impatients de poursuivre les conversations que nous avons avec nos partenaires et la communauté open source, et comme toujours, nous sommes impatients de voir ce que la communauté construira en utilisant Llama 3.2 et Llama Stack.

Démonstration :

(15) 🦙 Ollama les lamas qui Redéfinissent l'Avenir de la Créativité et de l'Intelligence Artificielle ! - YouTube

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Page Assist - Une interface Web pour les modèles d'IA locaux

LLAMA est un sujet intéressant !

LLAMA se réfère à une application d'intelligence artificielle nommée Large Language Model Application, mais elle porte également le nom d'un modèle d'intelligence artificielle développé par Meta AI. Llama est un type de modèle de langage transformateur qui utilise l'apprentissage autonome pour améliorer ses performances sur les tâches de traitement du langage naturel.

Voici quelques caractéristiques et capacités clés du LLAMA :

1. Compréhension du Langage Naturel : Llama est entraîné sur un grand ensemble de texte, ce qui lui permet de comprendre les nuances du langage humain, notamment la grammaire, la syntaxe et le sens.

2. Génération de Texte : Le modèle peut générer du texte cohérent et contextuel en fonction d'un prompu ou d'un sujet donné.

3. Dialogue Artificiel : Llama peut mener des conversations, utilisant sa compréhension du langage pour répondre aux questions, fournir des informations et même créer du contenu.

4. Support Multilingue : LLAMA a été entraîné dans plusieurs langues, ce qui lui permet de comprendre et de générer du texte en différentes langues.

Les capacités du LLAMA ont de nombreuses applications concrètes, telles que :

1. Chatbots et Assistants Virtuels : Llama peut équiper des chatbots et des assistants virtuels avec des capacités de conversation humaines.

2. Création de Contenu : Le modèle peut être utilisé pour la création de contenu, tels les articles, les publications sur les réseaux sociaux ou même les paroles de chansons.

3. Traduction Linguistique : Les capacités multilingues du LLAMA en font un outil exceptionnel pour les tâches de traduction linguistique.

Cependant, comme tout modèle d'intelligence artificielle, le Llama a des limites et des biais potentiels :

1. Qualité des Données : La qualité des données d'entraînement peut affecter l'exactitude et la fiabilité du modèle.

2. Compréhension Contextuelle : Bien que LLAMA soit excellent pour comprendre certains aspects du langage, elle peut avoir du mal à comprendre les nuances qui nécessitent une compréhension plus complexe.

Ci-dessus LLAMA en fonction.

Cependant, vous pouvez utiliser les API de Meta pour interagir avec le modèle LLaMA en ligne. Voici quelques options :

1. Meta's Model Hub : Vous pouvez trouver des informations sur le modèle LLaMA et comment l'utiliser dans le Model Hub de Meta.

• URL : https://modelhub meta.com

2. Hugging Face Transformers : Hugging Face est un fournisseur de bibliothèques d'intelligence artificielle qui propose une interface pour utiliser le modèle LLaMA via son API.

• URL : https://huggingface.co/models/llama

3. Meta's AI Platform : Vous pouvez également utiliser l'API de Meta pour interagir avec le modèle LLaMA en utilisant la plateforme d'intelligence artificielle de Meta.

• URL : https://ai.meta.com

Il est important de noter que ces APIs peuvent nécessiter une inscription ou un accès autorisé pour utiliser les services de Meta.

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