Як запустити Llama 4 Scout локально: покрокова інструкція

Якщо ви прагнете дослідити можливості Llama 4 Scout — передової мовної моделі, розробленої компанією Meta — її локальний запуск може стати захоплюючим проєктом. З 17 мільярдами активних параметрів та безпрецедентним вікном контексту на 10 мільйонів токенів, Llama 4 Scout розроблена для високої ефективності та підтримує як локальне, так і комерційне розгортання. Вона включає раннє злиття для безшовної інтеграції тексту та зображень, що робить її ідеальною для завдань, таких як обробка документів, аналіз коду та персоналізація.

Однак перед тим, як зануритися в роботу, переконайтеся, що у вас є необхідні апаратні специфікації. Запуск моделей Llama 4 локально вимагає потужного налаштування GPU з принаймні 48 ГБ VRAM або, в ідеалі, багатографічного налаштування з 80 ГБ+ VRAM на кожен GPU для масштабних застосувань.

Підготовка та налаштування

Крок 1: Підготуйте своє середовище

1. Встановіть Python: Переконайтеся, що у вас встановлена відповідна версія Python на вашій системі, оскільки Llama 4 вимагає його для налаштування.
2. Налаштуйте GPU: Модель є обчислювально інтенсивною і вимагає потужного GPU. Переконайтеся, що ваша система має GPU, здатний впоратися з вимогами моделі.
3. Налаштування середовища Python: Використовуйте менеджер середовища Python, такий як conda або venv, щоб організувати свої залежності.

Крок 2: Отримайте модель

1. Відвідайте вебсайт Llama: Перейдіть на www.llama.com для доступу до сторінки завантаження моделей Llama.
2. Заповніть свої дані: Зареєструйтеся, заповнивши необхідну інформацію, таку як рік народження.
3. Виберіть модель: Виберіть Llama 4 Scout з доступних моделей і продовжте завантаження.

Запуск Llama 4 Scout локально

Крок 3: Встановіть необхідні пакети

Після завантаження моделі вам потрібно буде встановити необхідні пакети Python. Виконайте наступну команду у вашому терміналі:

pip install llama-stack

Ця команда забезпечить наявність усіх необхідних бібліотек.

Крок 4: Перевірте доступність моделі

Використовуйте наступну команду, щоб перерахувати всі доступні моделі Llama:

llama model list

Визначте ID моделі для Llama 4 Scout.

Крок 5: Завантажте та запустіть модель

1. Вкажіть ID моделі: Надайте правильний ID моделі та URL, коли вас попросять.
2. Користувацький URL: Переконайтеся, що у вас є користувацький URL для Llama 4 Scout. Цей URL зазвичай доступний лише протягом 48 годин, тому вам, можливо, доведеться завантажити його кілька разів.

Крок 6: Середовище виконання

Якщо ви розробляєте програми з Llama 4, вам може знадобитися інтегрувати її з хмарними сервісами, такими як AWS, для масштабніших операцій. Знайомство з сервісами AWS, такими як EC2 для обчислювальної потужності або Lambda для безсерверних функцій, може бути корисним.

Подолання викликів

• Апаратні вимоги: Модель вимагає значної потужності GPU. Якщо ваше обладнання не підходить, розгляньте можливість використання хмарних сервісів, таких як AWS, або оренди серверів у постачальників, таких як LightNode, які пропонують потужні обчислювальні варіанти.

• Інтеграція API: Для розробки додатків платформи, такі як OpenRouter, можуть допомогти вам інтегрувати моделі Llama 4 за допомогою API-ключів. Цей підхід дозволяє масштабувати без необхідності в локальній інфраструктурі.

Висновок

Запуск Llama 4 Scout локально — це захоплюючий проєкт, але він ставить значні апаратні та програмні виклики. Дотримуючись цих кроків і переконавшись, що ваша система добре обладнана, ви зможете розкрити потенціал моделі для різних застосувань. Для тих, у кого немає відповідного обладнання, використання хмарних сервісів пропонує практичну альтернативу. Чи ви розробник, чи дослідник, Llama 4 Scout обов'язково покращить ваші AI-зусилля завдяки своїм революційним функціям та продуктивності.