Améliorez vos applications avec l’accès à l’API Llama 3

Points clés

Présentation du modèle Llama 3 : La famille Llama 3 de Meta comprend des modèles de langage avancés (LLM) en versions 8B et 70B, optimisés pour les tâches de dialogue et la génération de texte.
Évaluation des performances : Llama 3 surpasse les modèles open source comme Mistral 7B et Gemini 1.5 dans les benchmarks clés, démontrant des capacités améliorées de raisonnement et de gestion du contexte.
Utilité des API : Les API sont des connecteurs essentiels pour que les développeurs intègrent efficacement les LLM avancés dans leurs applications, permettant une mise à l’échelle facile et une personnalisation des réponses.
Principaux fournisseurs d’API : Les principaux fournisseurs comme Lepton, Fireworks, Novita AI et Together AI proposent des solutions d’IA robustes et économiques pour diverses applications.
Processus convivial : Novita AI fournit aux développeurs des outils et des ressources pour déployer l’API Llama 3, notamment un environnement de test et un système de gestion des clés simplifié.

Introduction

Les grands modèles de langage (LLM) comme le Llama 3 de Meta ont révolutionné le traitement du langage naturel, permettant des interactions avancées et une compréhension logicielle plus approfondie. Llama 3 excelle dans les tâches de dialogue et la gestion de défis linguistiques complexes. Cet article explore les caractéristiques de Llama 3, son intégration via des API, et le rôle des fournisseurs d’API comme Novita AI dans le déploiement transparent de ces modèles.

Qu’est-ce que le modèle Llama 3 ?

Meta a développé la famille Llama 3 de grands modèles de langage (LLM), comprenant des modèles génératifs de texte pré-entraînés et ajustés par instruction dans les tailles 8B et 70B. Ces modèles ajustés par instruction sont optimisés pour les tâches de dialogue et surpassent de nombreux modèles de chat open source dans les benchmarks clés du secteur. De plus, Meta a privilégié l’optimisation à la fois de l’utilité et de la sécurité pendant le développement.

Évaluation de Llama 3

Vous trouverez ci-dessous une liste de modèles et leurs scores au Open LLM Leaderboard. Cette liste n’est pas exhaustive, nous vous encourageons donc à explorer le leaderboard complet. Gardez à l’esprit que le LLM Leaderboard est particulièrement utile pour évaluer les modèles pré-entraînés, tandis que d’autres benchmarks se concentrent sur les modèles conversationnels.

Comment utiliser Llama 3 ?

Ce dépôt inclut deux versions de Meta-Llama-3–8B : l’une conçue pour être utilisée avec Transformers et l’autre compatible avec le code source original de Llama 3.

Utilisation avec Transformers

Référez-vous à l’extrait ci-dessous pour une utilisation avec Transformers :

import transformers
import torch

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
pipeline("Hey how are you doing today?")

Utilisation avec llama 3

Veuillez suivre les instructions dans le dépôt.

Pour télécharger les checkpoints originaux, consultez l’exemple de commande ci-dessous utilisant huggingface-cli :

huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B --include “original/*” --local-dir Meta-Llama-3-8B

Pour le support Hugging Face, les développeurs de Meta-Llama recommandent d’utiliser Transformers ou TGI, mais une commande similaire fonctionnera également.

Le LLama 3 de Meta est deux fois plus grand que LLama 2

Llama 3 offre des capacités de raisonnement améliorées et prend en charge une fenêtre de contexte plus large, jusqu’à 8 000 jetons, ce qui renforce son efficacité pour les tâches complexes de traitement du langage naturel dans le développement logiciel. Le Llama 3 de Meta a été entraîné sur un ensemble de données massif comprenant plus de 15 billions de jetons.

Versus Mistral 7B et Gemma 7B

Le modèle Llama 3 8B de Meta surpasserait d’autres modèles open source comme Mistral 7B et Gemma 7B sur divers benchmarks, notamment MMLU, ARC et DROP.

Versus Gemini 1.5

Le Llama 3 70B de Meta a montré des performances supérieures à Gemini 1.5 Pro sur plusieurs benchmarks, dont MMLU, HumanEval et GSM-8K.

Versus GPT-3.5

Le Llama 3 70B de Meta a démontré des performances impressionnantes face à GPT-3.5 sur un ensemble de tests personnalisé spécialement conçu pour évaluer les compétences en codage, écriture, raisonnement et résumé.

Qu’est-ce qu’une API ?

Les API, ou interfaces de programmation d’applications, sont des connecteurs numériques qui permettent à différents logiciels de communiquer et de partager des données. Elles agissent comme des intermédiaires, facilitant les interactions transparentes entre divers programmes et systèmes.

Les API sont omniprésentes dans notre vie quotidienne — que vous utilisiez des applications de covoiturage, effectuiez des paiements mobiles ou contrôliez des appareils domestiques intelligents à distance. Lorsque vous utilisez ces applications, elles s’appuient sur des API pour échanger des informations avec les serveurs, traiter les demandes et présenter les résultats dans un format convivial sur votre appareil.

Pourquoi avons-nous besoin d’une API LLM ?

Les API offrent aux développeurs une interface standardisée pour intégrer les grands modèles de langage dans leurs applications. Cette standardisation simplifie non seulement le processus de développement, mais garantit également l’accès aux dernières améliorations du modèle. Elle permet une mise à l’échelle efficace des tâches et la sélection de LLM adaptés à diverses applications. De plus, la flexibilité des API permet de personnaliser les réponses des LLM pour répondre à des exigences spécifiques, améliorant ainsi leur adaptabilité et leur pertinence dans différents scénarios.

Principaux fournisseurs d’API LLM pour les développeurs en 2024

Les fournisseurs d’API sont des plates-formes cloud économiques qui facilitent le déploiement efficace de modèles d’apprentissage automatique. Ils offrent un accès sans infrastructure à l’IA avancée via des API conviviales, une robuste évolutivité et des prix compétitifs, rendant l’IA accessible aux entreprises de toutes tailles. Dans cette section, nous explorerons certains des principaux fournisseurs d’API du secteur.

En prenant le modèle Llama 3 70B comme exemple, voici quelques fournisseurs d’API, chacun avec des mesures de performance et un rapport coût-efficacité distincts. Nous fournirons des descriptions détaillées de chaque option pour aider les développeurs à faire des choix éclairés.

Lepton

Lepton est un fournisseur d’API qui prend également en charge une sortie maximale de 8 192 jetons. Ses coûts d’entrée et de sortie sont tous deux de 0,80 $, avec une latence de 0,15 seconde et un débit de 26,02 t/s.

Avantages : Lepton offre une latence très faible, ce qui le rend idéal pour les applications où le temps de réponse est critique.
Inconvénients : Cependant, son débit est relativement plus faible, ce qui peut ne pas convenir aux applications nécessitant le traitement de grands volumes de données.

Fireworks

Fireworks est un autre fournisseur d’API capable de gérer des requêtes avec une sortie maximale de 8 192 jetons. Ses coûts d’entrée et de sortie sont de 0,90 $, avec une latence de 0,24 seconde et un débit de 142,6 t/s.

Avantages : Fireworks offre un débit exceptionnellement élevé, ce qui le rend idéal pour les utilisateurs qui doivent traiter de grandes quantités de données sans trop se soucier du coût.
Inconvénients : La latence est relativement plus élevée, et ses coûts sont les plus élevés parmi les quatre fournisseurs d’API, ce qui peut ne pas convenir aux utilisateurs disposant d’un budget serré.

Novita AI

Novita AI est une plate-forme cloud qui soutient les ambitions en matière d’IA avec des API intégrées, du calcul sans serveur et des instances GPU. Elle fournit des outils abordables pour réussir, aidant les utilisateurs à démarrer des projets gratuitement et à concrétiser leurs rêves d’IA efficacement.

Novita AI est un fournisseur d’API qui propose une solution économique pour gérer de grands volumes de requêtes, ce qui le rend adapté aux utilisateurs ayant un budget limité qui doivent traiter des quantités importantes de données.

Avantages : Novita AI a des coûts plus faibles lors de la gestion d’un grand nombre de requêtes, ce qui est idéal pour les utilisateurs soucieux de leur budget qui ont besoin d’un traitement de données étendu.
Inconvénients : Par rapport à d’autres fournisseurs, Novita AI a une latence de 1,10 seconde, ce qui peut poser des problèmes pour les applications nécessitant des temps de réponse rapides.

Together AI

Together AI est un autre fournisseur d’API capable de gérer des requêtes avec une sortie maximale de 8 192 jetons. Ses coûts d’entrée et de sortie sont tous deux de 0,792 $, avec une latence de 0,36 seconde et un débit de 47,16 t/s.

Avantages : Together offre une latence plus faible et un débit plus élevé, ce qui le rend bien adapté aux applications nécessitant un traitement rapide des requêtes.
Inconvénients : Ses coûts sont légèrement plus élevés que ceux de Novita AI, ce qui peut être un facteur à considérer pour les utilisateurs ayant des budgets très serrés.

Lors du choix d’un fournisseur d’API, tenez compte du coût, de la latence et du débit. Novita AI est parfait pour les projets à budget limité nécessitant de grandes quantités de données. Lepton excelle dans les applications à faible latence, tandis que Fireworks gère des données massives avec des coûts et une latence plus élevés. Dans l’ensemble, Novita AI se distingue pour un traitement de données à grande échelle et économique.

En développant les API LLM, l’API Llama 3 offre aux développeurs un accès à des capacités avancées de traitement du langage via une API standardisée. Cela permet une intégration transparente des fonctions linguistiques dans diverses applications, améliorant leurs fonctionnalités interactives et analytiques. Apprenez à utiliser l’API Llama 3 sur la plate-forme LLM API de Novita AI.

Exécutez le Llama 3 de Meta avec l’API LLM de Novita AI

Suivez ces étapes structurées attentivement pour créer des applications puissantes de traitement du langage à l’aide de l’API Llama 3 sur Novita AI. Ce guide détaillé garantit un processus fluide et efficace, répondant aux attentes des développeurs modernes à la recherche d’une plate-forme d’IA avancée.

Étape 1 : Rendez-vous sur Novita AI et connectez-vous.

Vous pouvez vous connecter en utilisant votre compte Google ou GitHub, ce qui créera un nouveau compte lors de votre première connexion.

Vous pouvez également vous inscrire avec votre adresse e-mail.

Étape 2 : Gérer la clé API.

Novita AI utilise l’authentification Bearer pour vérifier l’accès à l’API, nécessitant une clé API dans l’en-tête de la requête, par exemple « Authorization: Bearer {API Key} ».

Pour gérer vos clés, accédez à « Gestion des clés » dans les paramètres.

Une clé par défaut est automatiquement créée lors de votre première connexion, et vous pouvez générer des clés supplémentaires en cliquant sur « + Ajouter une nouvelle clé ».

Étape 3 : Choisissez votre modèle

Novita AI propose une variété de modèles, y compris plusieurs versions de Llama. Sélectionnez le modèle qui correspond le mieux aux besoins de votre application, que ce soit pour la complétion de chat, la génération de texte ou d’autres tâches.

Voici ce que nous proposons pour Llama 3 :

Pour explorer la liste complète des modèles disponibles, vous pouvez visiter la Liste des modèles LLM de Novita AI.

Étape 4 : Explorez la référence de l’API LLM pour découvrir les API et modèles disponibles proposés par Novita AI.

Étape 5 : Choisissez le modèle qui correspond le mieux à vos besoins, puis configurez votre environnement de développement. Configurez des options telles que le contenu, le rôle, le nom et le prompt pour personnaliser votre application.

Étape 6 : Effectuez plusieurs tests pour vérifier que l’API fonctionne de manière cohérente et répond aux exigences de votre application.

Avant de déployer l’API Llama 3 sur l’API LLM de Novita AI, vous pouvez d’abord l’essayer dans le LLM Playground. Nous offrons aux développeurs des crédits d’utilisation gratuits pour expérimenter la plate-forme. Si vous avez des suggestions, n’hésitez pas à les partager sur Discord. Maintenant, laissez-moi vous guider à travers les étapes pour commencer :

Étape 1 : Accédez au Playground en naviguant vers l’onglet Produits, en sélectionnant Model API et en commençant votre exploration de l’API LLM.

Étape 2 : Choisissez un modèle en sélectionnant le modèle Llama qui correspond le mieux à vos besoins d’évaluation.

Étape 3 : Saisissez votre prompt en le tapant dans le champ de saisie pour générer une réponse du modèle sélectionné.

Exemple avec le client Python

pip install 'openai>=1.0.0'

API Chat Completions :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Obtenez la clé API Novita AI en vous référant à : https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
    api_key="<VOTRE CLÉ API Novita AI>",
)

model = "Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
stream = True  # ou False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Agissez comme si vous étiez un assistant serviable.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Bonjour !",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

API Completions :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Obtenez la clé API Novita AI en vous référant à : https://docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key
    api_key="<VOTRE CLÉ API Novita AI>",
)

model = "Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
stream = True  # ou False
max_tokens = 512

completion_res = client.completions.create(
    model=model,
    prompt="Une conversation entre un utilisateur curieux et un assistant d'intelligence artificielle.\
Vous êtes un assistant culinaire.\
Soyez original dans vos idées de cuisine.\
UTILISATEUR : Comment faire des pâtes ?\
ASSISTANT : D'abord, faites bouillir de l'eau. Ensuite, ajoutez les pâtes à l'eau bouillante. Cuisez 8 à 10 minutes ou jusqu'à ce qu'elles soient al dente. Égouttez et servez !\
UTILISATEUR : Comment puis-je améliorer la recette ?\
ASSISTANT :",
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in completion_res:
        print(chunk.choices[0].text or "", end="")
else:
    print(completion_res.choices[0].text)

Tarification de l’API Llama 3

Avec Novita AI, vous pouvez facilement accéder et utiliser les principaux modèles open source, y compris les grands modèles de langage, ainsi que les modèles d’image, d’audio et de vidéo. Payez uniquement pour ce que vous utilisez, sans coûts fixes ni frais cachés. Sélectionnez le plan de tarification Novita AI qui correspond le mieux à vos besoins.

Conclusion

Le modèle Llama 3 de Meta représente une avancée significative dans le domaine des grands modèles de langage, améliorant les capacités de dialogue et de raisonnement. Intégré via des API, ce modèle améliore les expériences utilisateur dans diverses applications. Novita AI se distingue en tant que fournisseur d’API clé, offrant l’API Llama 3 ainsi que des outils essentiels pour un développement efficace de l’IA. Des plates-formes comme Novita AI sont cruciales pour répondre à la demande croissante de solutions d’IA avancées et permettre aux développeurs d’innover dans ce domaine.

Questions fréquentes

Comment Llama 3 améliore-t-il les performances des applications ?

Llama 3 améliore les performances des applications grâce à des algorithmes efficaces et une utilisation optimisée des ressources, garantissant des calculs plus rapides pour une meilleure expérience utilisateur et une efficacité opérationnelle.

L’API Llama 3 peut-elle s’intégrer à n’importe quelle application ?

L’API Llama 3, une version spécialisée de l’API LLM, offre un traitement avancé du langage pour les développeurs. Une personnalisation peut être nécessaire pour une intégration optimale.

Comment accéder gratuitement à Llama 3 ?

Si vous préférez une installation locale, des outils comme Ollama facilitent le déploiement des modèles Llama 3 sur votre machine locale, permettant une utilisation gratuite pour des projets personnels.

Quelle est la différence entre Llama 3.1 et 3 ?

Llama 3.1 surpasse Llama 3 en matière de mathématiques et de raisonnement. Par exemple, dans un blog technique de Meta, Llama-3.1 (8B) obtient un score de 73,0 sur MATH (0-shot, CoT), dépassant le score de 68,4 de Llama-3 sur MATH (5-shot).

Publié à l’origine sur Novita AI

Novita AI est la plate-forme cloud tout-en-un qui alimente vos ambitions en matière d’IA. API intégrées, sans serveur, instances GPU — les outils économiques dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et concrétisez votre vision de l’IA.

Lecture recommandée

1.Présentation de Code Llama : Un modèle de langage de pointe pour la génération de code.

2.Présentation de Llama3 405B : Sorties LLM disponibles ouvertement

3.Améliorez vos projets avec l’intégration de l’API Llama 3.1

Améliorez vos applications avec l’accès à l’API Llama 3

Points clés

Introduction

Qu’est-ce que le modèle Llama 3 ?

Évaluation de Llama 3

Comment utiliser Llama 3 ?

Utilisation avec Transformers

Utilisation avec llama 3

Le LLama 3 de Meta est deux fois plus grand que LLama 2

Versus Mistral 7B et Gemma 7B

Versus Gemini 1.5

Versus GPT-3.5

Qu’est-ce qu’une API ?

Pourquoi avons-nous besoin d’une API LLM ?

Principaux fournisseurs d’API LLM pour les développeurs en 2024

Lepton

Fireworks

Novita AI

Together AI

Exécutez le Llama 3 de Meta avec l’API LLM de Novita AI

Exemple avec le client Python

Tarification de l’API Llama 3

Conclusion

Questions fréquentes

Comment Llama 3 améliore-t-il les performances des applications ?

L’API Llama 3 peut-elle s’intégrer à n’importe quelle application ?

Comment accéder gratuitement à Llama 3 ?

Quelle est la différence entre Llama 3.1 et 3 ?

Product

RESOURCES

Partners

Company

Points clés

Introduction

Qu’est-ce que le modèle Llama 3 ?

Évaluation de Llama 3

Comment utiliser Llama 3 ?

Utilisation avec Transformers

Utilisation avec llama 3

Le LLama 3 de Meta est deux fois plus grand que LLama 2

Versus Mistral 7B et Gemma 7B

Versus Gemini 1.5

Versus GPT-3.5

Qu’est-ce qu’une API ?

Pourquoi avons-nous besoin d’une API LLM ?

Principaux fournisseurs d’API LLM pour les développeurs en 2024

Lepton

Fireworks

Novita AI

Together AI

Exécutez le Llama 3 de Meta avec l’API LLM de Novita AI

Exemple avec le client Python

Tarification de l’API Llama 3

Conclusion

Questions fréquentes

Comment Llama 3 améliore-t-il les performances des applications ?

L’API Llama 3 peut-elle s’intégrer à n’importe quelle application ?

Comment accéder gratuitement à Llama 3 ?

Quelle est la différence entre Llama 3.1 et 3 ?

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