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Meta lança o Llama 3.2 – aprenda como usá-lo em Python
Llama 3.2

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Conheça o novíssimo Llama 2.3, a mais nova família de LLMs do Facebook/Meta cheia de novos recursos, e aprenda a usá-lo localmente com Ollama.

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Mais um lançamento de peso num mês que tem sido impressionante em termos de novidades. Dessa vez, a novidade vem do Facebook/Meta. A empresa acaba de lançar o Llama 3.2.

Llama 3.2 é uma família de modelos de linguagem auto-regressivos que usam uma arquitetura de transformer otimizada. Seus modelos são um avanço construído a partir das versões anteriores do Llama.

Novidades do Llama 3.2

LLM Llama 3.2

Em comparação com as outras versões do Llama, a nova família apresenta várias melhorias importantes e novos recursos. Llama 3.2 inclui modelos multimodais de tamanhos 11B (B = bilhões de parâmetros) e 90B. Os modelos 11B e 90B são os primeiros modelos de IA da Meta que podem processar imagens e textos. Eles devem rivalizar com modelos da OpenAI, Google e Anthropic. Esses modelos podem executar tarefas como análise de tabelas e gráficos, identificação de objetos em imagens e criação de legendas.

Outra novidade é a presença de versões menores, já na escala de pequenos modelos de linguagem. Eles vêm em dois tamanhos (1B e 3B). Ambos são otimizados para dispositivos móveis. Em termos de desempenhos, o modelo 3B bate vários concorrentes de tamanhos similares nos benchmarks (imagem abaixo).

llama desempenho

Desempenho do Llama3.2 1B e 3B em comparação com Gemma 2 2B e Phi-3.5 mini (fonte).

Todos os novos LLMs possuem suporte aprimorado para 8 idiomas, incluindo inglês, alemão, francês, italiano, português, hindi, espanhol e tailandês. Eles também possuem comprimento de contexto expandido. Os modelos Llama 3.2 dão suporte a uma enorme janela de contexto de 128K.

A novidade também inclui o Llama Stack para a construção de componentes de cadeia de ferramentas e aplicativos agenciais.

Veja onde encontrar os LLMs

Llama 3.2 está disponível em vários lugares. Ele está disponível para download no llama.com, mas também pode ser obtido na Hugging Face, Ollama e Kaggle. Além disso, os LLMs são acessíveis por meio de várias plataformas de nuvem e serviços de parceiros. As versões abertas permitem ajuste fino e personalização. Por enquanto, elas são os modelos 1B e 3B.

Licença

O Llama 3.2 é lançado sob a Llama 3.2 Community License, que permite uso comercial. A Meta visa permitir que os desenvolvedores criem e redistribuam trabalhos adicionais sobre os modelos Llama. Porém, existem várias condições. Portanto, leia cuidadosamente os termos da licença para se informar.

Llama 3.2 em ação

A forma mais fácil de usar o Llama 3.2 em Python é com Ollama. A plataforma tem duas versões disponíveis no momento: o 3B e o 1B. Para baixar o 3B, digite no terminal:

				
					ollama pull llama3.2
				
			

Para usar Llama 3.2 com Ollama, o código é extremamente simples, como já mostrado aqui, aqui e aqui. Primeiro, garanta que você tem Ollama instalado para seu sistema operacional e o pacote para Python. Com esses critérios assegurados, num código Python, importe o pacote e inicie um cliente:

				
					import ollama

# inicia o cliente
client = ollama.Client()
				
			

Em seguida, defina seu prompt contendo um contexto e uma instrução:

				
					# prompt com contexto
context = """ seu contexto aqui """

instruction = """ sua instrução aqui """
prompt = f"Context: {context}\n\nQuestion: {instruction}"

				
			

Por fim, alimente o modelo com o prompt e imprima a resposta obtida. Depois é só executar o código normalmente como um arquivo Python para obter as respostas.

				
					# especifica o modelo para responder ao prompt
response = client.generate(model="llama3.2", prompt=prompt)

# imprime a resposta
print("Resposta do Llama 3.2:", response['response'])

				
			

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