Support for the Llama Stack API in NIMs is experimental!The Llama Stack API is a comprehensive set of interfaces developed by Meta for ML developers building on top of Llama foundation models. This API aims to standardize interactions with Llama models, simplifying the developer experience and fost...
Llama Stack发行版 Llama Stack API是一个标准化接口，用于规范工具链组件（如微调、合成数据生成等）以定制Llama大语言模型并构建AI智能体应用。自从今年7月Meta提出了相关的意见征求之后，社区反响非常热烈。如今，Meta正式推出Llama Stack发行版——可将多个能够良好协同工作的API提供者打包在一起，为开发者提供单一接...
在当前可用的 API 中，“代理系统” API 显然是关键，因为AI 代理的热潮在 AI 开发者社区中。它恰好位于堆栈的顶部——对于 Meta 和戴尔来说——因此它很可能成为 AI 工程师想要定期使用的 API。当 Llama Stack 最初在 7 月份作为 RFC 提出时，早期评论员建议这是 Meta 的“代理框架”。Meta 本身使用“代理...
Llama Stack 发行版 在七月份，Meta 就发布了 关于 Llama Stack API 的征求意见稿，这是一个标准化的接口，用于规范工具链组件（微调、合成数据生成）来定制 Llama 模型并构建代理应用程序。从那时起，Meta 一直在努力使 API 成为现实，并为推理、工具使用和 RAG 构建了 API 的参考实现。此外，Meta 还引入了 L...
Llama Stack发行版 Llama Stack API是一个标准化接口,用于规范工具链组件(如微调、合成数据生成等)以定制Llama大语言模型并构建AI智能体应用。 自从今年7月Meta提出了相关的意见征求之后,社区反响非常热烈。 如今,Meta正式推出Llama Stack发行版——可将多个能够良好协同工作的API提供者打包在一起,为开发者提供单一接入...
The Llama Stack API is still evolving and may change. Feel free to build and experiment, but please don't rely on its stability just yet! An agentic app requires a few components: ability to run inference on the underlying Llama series of models ability to run safety checks using the Llam...
llama stack build && llama stack run (administrator starts stack) a user could run: llama-stack-client configurations inspect providers: agents: - config: {} provider_id: meta-reference provider_type: inline::meta-reference datasetio: [] eval: [] inference: - config: url: http://localhost...
Llama Stack API的安全性与内存管理 LlamaGuard作为Llama Stack的一部分,专注于提供安全性保障,确保用户在使用API时的数据和隐私得到保护。根据Meta的介绍,LlamaGuard集成了多种安全机制,包括对输入内容的过滤和监控来防止不当内容的生成和传播。 在内存管理方面,Llama Stack API通过与向量数据库的集成,优化了数据存储和...
- 405B的性能，与最好的闭源模型性能相当 - 开源/免费使用权重和代码，允许进行微调、蒸馏到其他模型中，以及在任何地方部署 - 128k的上下文，多语言，良好的代码生成能力，复杂推理能力，以及工具使用能力 - Llama Stack API可以轻松集成 Meta这次可谓是将开源的精神贯彻到底，同时大方放出的，还有一篇90多页的论文...
- Llama Stack API可以轻松集成 Meta这次可谓是将开源的精神贯彻到底,同时大方放出的,还有一篇90多页的论文。 HuggingFace首席科学家Thomas Wolf赞赏道:如果想从0开始研究大模型,你需要的就是这篇paper! 它简直无所不包——预训练数据、过滤、退火、合成数据、缩放定律、基础设施、并行处理、训练方法、训练后适应、...