주요 내용
- Llama 3 모델 개요: Meta의 Llama 3 제품군은 8B 및 70B 크기의 고급 대규모 언어 모델(LLM)로, 대화 작업 및 텍스트 생성에 최적화되어 있습니다.
- 성능 평가: Llama 3는 주요 벤치마크에서 Mistral 7B, Gemini 1.5 같은 오픈 소스 모델을 능가하며, 개선된 추론 및 컨텍스트 처리 능력을 보여줍니다.
- API 활용성: API는 개발자가 고급 LLM을 애플리케이션에 효율적으로 통합하여 손쉬운 확장성과 응답 사용자 정의를 가능하게 하는 중요한 연결자입니다.
- 주요 API 제공업체: Lepton, Fireworks, Novita AI, Together AI 같은 선도 제공업체는 다양한 애플리케이션을 위한 강력하고 비용 효율적인 AI 솔루션을 제공합니다.
- 사용자 친화적인 프로세스: Novita AI는 개발자에게 실험 플레이그라운드와 간소화된 키 관리 시스템을 포함하여 Llama 3 API를 배포할 수 있는 도구와 리소스를 제공합니다.
소개
Meta의 Llama 3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리를 혁신하여 고급 상호작용과 더 깊은 소프트웨어 이해를 가능하게 합니다. Llama 3는 대화 작업과 복잡한 언어 문제 처리에 탁월합니다. 이 글에서는 Llama 3의 기능, API를 통한 통합, 그리고 Novita AI와 같은 API 제공업체가 이러한 모델을 원활하게 배포하는 역할을 살펴봅니다.
Llama 3 모델이란 무엇인가요?
Meta는 사전 학습 및 명령어 미세 조정된 생성형 텍스트 모델을 8B 및 70B 크기로 포함하는 Llama 3 제품군의 대규모 언어 모델(LLM)을 개발했습니다. 이 명령어 미세 조정 모델은 대화 작업에 최적화되어 있으며 주요 업계 벤치마크에서 많은 오픈 소스 채팅 모델을 능가합니다. 또한 Meta는 개발 과정에서 유용성과 안전성 모두를 최적화하는 데 중점을 두었습니다.
Llama 3 평가
다음은 모델 목록과 해당 Open LLM Leaderboard 점수입니다. 이 목록이 완전하지는 않으므로 전체 리더보드를 살펴보시기 바랍니다. LLM 리더보드는 사전 학습된 모델을 평가하는 데 특히 유용하며, 다른 벤치마크는 대화형 모델에 초점을 맞춥니다.
Llama 3 사용 방법은?
이 저장소에는 Meta-Llama-3–8B의 두 가지 버전이 포함되어 있습니다. 하나는 변환기(transformers)와 함께 사용하도록 설계되었고 다른 하나는 원래 Llama 3 코드베이스와 호환됩니다.
Transformers와 함께 사용
Transformers와 함께 사용하려면 아래 코드 조각을 참조하세요:
import transformers
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"
pipeline = transformers.pipeline(
pipeline("Hey how are you doing today?")
Llama 3와 함께 사용
저장소의 지침을 따르세요.
원본 체크포인트를 다운로드하려면 huggingface-cli를 사용한 예제 명령어를 참조하세요:
huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B --include “original/*” --local-dir Meta-Llama-3-8B
Hugging Face 지원의 경우, Meta-Llama 개발자는 Transformers 또는 TGI 사용을 권장하지만 유사한 명령어도 작동합니다.
Meta의 Llama 3는 Llama 2보다 두 배 더 큽니다
Llama 3는 개선된 추론 능력을 갖추고 있으며 최대 8,000개의 토큰을 처리할 수 있는 더 큰 컨텍스트 창을 지원하여 소프트웨어 개발에서 복잡한 자연어 처리 작업에 대한 효율성을 높입니다. Meta의 Llama 3는 15조 개 이상의 토큰으로 구성된 방대한 데이터 세트로 학습되었습니다.
Mistral 7B 및 Gemma 7B와 비교
Meta의 Llama 3 8B 모델은 MMLU, ARC, DROP을 포함한 다양한 벤치마크에서 Mistral 7B 및 Gemma 7B와 같은 다른 오픈 소스 모델을 능가하는 것으로 알려져 있습니다.
Gemini 1.5와 비교
Meta의 Llama 3 70B는 MMLU, HumanEval, GSM-8K를 포함한 여러 벤치마크에서 Gemini 1.5 Pro보다 우수한 성능을 보였습니다.
GPT-3.5와 비교
Meta의 Llama 3 70B는 코딩, 글쓰기, 추론 및 요약 기술을 평가하기 위해 특별히 설계된 사용자 지정 테스트 세트에서 GPT-3.5 대비 인상적인 성능을 입증했습니다.
API란 무엇인가요?
API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션이 통신하고 데이터를 공유할 수 있게 해주는 디지털 연결자입니다. 이들은 중개자 역할을 하여 다양한 프로그램과 시스템 간의 원활한 상호 작용을 가능하게 합니다.
API는 우리 일상 생활 곳곳에 있습니다. 라이드셰어 앱을 사용하거나, 모바일 결제를 하거나, 스마트 홈 기기를 원격으로 제어할 때 모두 API가 사용됩니다. 이러한 애플리케이션을 사용할 때 API를 통해 서버와 정보를 교환하고, 요청을 처리하며, 결과를 사용자 친화적인 형식으로 기기에 표시합니다.
LLM API가 필요한 이유는 무엇인가요?
API는 개발자에게 대규모 언어 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 이러한 표준화는 개발 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 최신 모델 개선 사항에 대한 액세스를 보장합니다. 작업의 효율적인 확장과 다양한 애플리케이션에 적합한 LLM 선택이 가능합니다. 또한 API의 유연성 덕분에 특정 요구 사항에 맞게 LLM 응답을 사용자 정의할 수 있어 다양한 시나리오에서 적응성과 관련성이 향상됩니다.
2024년 개발자를 위한 주요 LLM API 제공업체
API 제공업체는 머신러닝 모델의 효율적인 배포를 촉진하는 비용 효율적인 클라우드 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 API, 강력한 확장성, 경쟁력 있는 가격을 통해 인프라 없이 고급 AI에 액세스할 수 있게 하여 모든 규모의 비즈니스에 AI를 접근 가능하게 만듭니다. 이 섹션에서는 업계의 주요 API 제공업체 몇 곳을 살펴보겠습니다.
Llama 3 70B 모델을 예로 들어, 각각 고유한 성능 지표와 비용 효율성을 가진 API 제공업체들을 소개합니다. 개발자가 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 각 옵션에 대한 자세한 설명을 제공하겠습니다.
Lepton
Lepton은 최대 8,192개의 토큰 출력을 지원하는 API 제공업체입니다. 입력 및 출력 비용은 모두 $0.80이며, 지연 시간은 0.15초, 처리량은 26.02 t/s입니다.
- 장점: Lepton은 매우 낮은 지연 시간을 자랑하므로 응답 시간이 매우 중요한 애플리케이션에 이상적입니다.
- 단점: 처리량이 상대적으로 낮아 대량의 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다.
Fireworks
Fireworks는 최대 8,192개의 토큰 출력으로 요청을 처리할 수 있는 또 다른 API 제공업체입니다. 입력 및 출력 비용은 $0.90이며, 지연 시간은 0.24초, 처리량은 142.6 t/s입니다.
- 장점: Fireworks는 매우 높은 처리량을 제공하므로 비용에 크게 신경 쓰지 않고 대량의 데이터를 처리해야 하는 사용자에게 이상적입니다.
- 단점: 지연 시간이 상대적으로 높으며 비용이 네 가지 API 제공업체 중 가장 높아 예산이 빠듯한 사용자에게는 적합하지 않을 수 있습니다.
Novita AI
Novita AI는 통합 API, 서버리스 컴퓨팅 및 GPU 인스턴스를 통해 AI 야망을 지원하는 클라우드 플랫폼입니다. 성공을 위한 저렴한 도구를 제공하여 사용자가 비용 없이 프로젝트를 시작하고 AI 꿈을 효율적으로 실현할 수 있도록 돕습니다.
Novita AI는 대량의 요청을 처리하기 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 API 제공업체로, 예산이 제한적이지만 상당한 양의 데이터를 처리해야 하는 사용자에게 적합합니다.
- 장점: Novita AI는 많은 요청을 관리할 때 비용이 낮아 방대한 데이터 처리가 필요한 예산에 민감한 사용자에게 이상적입니다.
- 단점: 다른 제공업체와 비교하여 Novita AI의 지연 시간은 1.10초로 빠른 응답 시간이 필요한 애플리케이션에는 어려움이 있을 수 있습니다.
Together AI
Together AI는 최대 8,192개의 토큰 출력으로 요청을 처리할 수 있는 또 다른 API 제공업체입니다. 입력 및 출력 비용은 모두 $0.792이며, 지연 시간은 0.36초, 처리량은 47.16 t/s입니다.
- 장점: Together는 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하여 빠른 요청 처리가 필요한 애플리케이션에 잘 맞습니다.
- 단점: 비용이 Novita AI보다 약간 높아 매우 빠듯한 예산을 가진 사용자에게는 고려 사항이 될 수 있습니다.
API 제공업체를 선택할 때는 비용, 지연 시간 및 처리량을 고려하세요. Novita AI는 대규모 데이터 요구 사항이 있는 예산에 민감한 프로젝트에 완벽합니다. Lepton은 저지연 애플리케이션에 탁월하며, Fireworks는 더 높은 비용과 지연 시간에도 불구하고 대규모 데이터를 처리합니다. 전반적으로 Novita AI는 저렴한 대규모 데이터 처리를 위해 두드러집니다.
LLM API에 대해 더 확장하면, Llama 3 API는 표준화된 API를 통해 개발자에게 고급 언어 처리 기능에 대한 액세스를 제공합니다. 이를 통해 언어 기능을 다양한 애플리케이션에 원활하게 통합하여 대화형 및 분석 기능을 향상시킬 수 있습니다. Novita AI LLM API 플랫폼에서 Llama 3 API를 사용하는 방법을 알아보세요.
Novita AI의 LLM API로 Meta의 Llama 3 실행하기
다음의 체계적인 단계를 신중히 따라 Novita AI에서 Llama 3 API를 사용하여 강력한 언어 처리 애플리케이션을 구축하세요. 이 상세 가이드는 고급 AI 플랫폼을 찾는 현대 개발자의 기대에 부응하여 원활하고 효율적인 프로세스를 보장합니다.
1단계: Novita AI로 이동하여 로그인합니다.
Google 또는 GitHub 계정을 사용하여 로그인할 수 있으며, 처음 로그인하면 새 계정이 생성됩니다.
또는 이메일 주소로 가입할 수 있습니다.
2단계: API 키 관리
Novita AI는 Bearer 인증을 사용하여 API 액세스를 확인하며, 요청 헤더에 API 키가 필요합니다(예: “Authorization: Bearer {API Key}”).
키를 관리하려면 설정에서 “키 관리”로 이동하세요.
처음 로그인하면 기본 키가 자동으로 생성되며, “+ 새 키 추가”를 클릭하여 추가 키를 생성할 수 있습니다.
3단계: 모델 선택
Novita AI는 Llama의 여러 버전을 포함한 다양한 모델을 제공합니다. 채팅 완성, 텍스트 생성 또는 기타 작업에 관계없이 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택하세요.
다음은 Llama 3에 대해 제공하는 내용입니다:
- meta-llama/llama-3.1–8b-instruct
- meta-llama/llama-3.1–70b-instruct
- meta-llama/llama-3.1–405b-instruct
- meta-llama/llama-3–8b-instruct
- meta-llama/llama-3–70b-instruct
사용 가능한 전체 모델 목록을 보려면 Novita AI LLM 모델 목록을 방문할 수 있습니다.
4단계: LLM API 참조를 살펴보고 Novita AI가 제공하는 사용 가능한 API와 모델을 알아보세요.
5단계: 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택한 다음 개발 환경을 설정하세요. 콘텐츠, 역할, 이름, 프롬프트와 같은 옵션을 구성하여 애플리케이션을 사용자 정의합니다.
6단계: 여러 테스트를 실행하여 API가 일관되게 작동하고 애플리케이션 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
Novita AI의 LLM API에서 Llama 3 API를 배포하기 전에 LLM 플레이그라운드에서 먼저 시험해 볼 수 있습니다. 개발자에게 플랫폼을 실험할 수 있는 무료 사용 크레딧을 제공합니다. 제안 사항이 있으면 Discord에서 자유롭게 공유해 주세요. 이제 시작 단계를 안내하겠습니다:
1단계: 제품 탭으로 이동하여 ** 모델 API**를 선택하고 LLM API 탐색을 시작하여 플레이그라운드에 액세스하세요.
2단계: 평가 요구 사항에 가장 적합한 Llama 모델을 선택하여 모델을 선택하세요.
3단계: 입력 필드에 프롬프트를 입력하여 선택한 모델의 응답을 생성합니다.
Python 클라이언트 예제
pip install 'openai>=1.0.0'
채팅 완성 API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Get the Novita AI API Key by referring to: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
stream = True # or False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Act like you are a helpful assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
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)
완성 API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Get the Novita AI API Key by referring to: https://docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
stream = True # or False
max_tokens = 512
completion_res = client.completions.create(
model=model,
prompt="A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant.\
You are a cooking assistant.\
Be edgy in your cooking ideas.\
USER: How do I make pasta?\
ASSISTANT: First, boil water. Then, add pasta to the boiling water. Cook for 8-10 minutes or until al dente. Drain and serve!\
USER: How do I make it better?\
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)
Llama 3 API 가격
Novita AI를 사용하면 대규모 언어 모델뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 모델을 포함한 업계 최고의 오픈 소스 모델에 쉽게 액세스하고 활용할 수 있습니다. 고정 비용이나 숨겨진 수수료 없이 사용한 만큼만 지불하면 됩니다. 필요에 가장 적합한 Novita AI 가격 플랜을 선택하세요.
결론
Meta의 Llama 3 모델은 대규모 언어 모델의 중요한 발전을 나타내며 대화 및 추론 능력을 향상시킵니다. API를 통해 통합된 이 모델은 다양한 애플리케이션에서 사용자 경험을 개선합니다. Novita AI는 Llama 3 API와 효과적인 AI 개발을 위한 필수 도구를 제공하는 핵심 API 제공업체로 두드러집니다. Novita AI와 같은 플랫폼은 고급 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족하고 개발자가 이 분야에서 혁신할 수 있도록 지원하는 데 중요합니다.
자주 묻는 질문
Llama 3는 애플리케이션 성능을 어떻게 향상시키나요?
Llama 3는 효율적인 알고리즘과 리소스 사용으로 앱 성능을 향상시켜 더 빠른 계산을 통해 사용자 경험과 운영 효율성을 개선합니다.
Llama 3 API는 모든 애플리케이션과 통합될 수 있나요?
Llama 3 API는 LLM API의 특수 버전으로 개발자에게 고급 언어 처리를 제공합니다. 최적의 통합을 위해서는 사용자 정의가 필요할 수 있습니다.
Llama 3를 무료로 사용하려면 어떻게 해야 하나요?
로컬 설정을 선호하는 경우 Ollama와 같은 도구를 통해 로컬 머신에 Llama 3 모델을 배포하여 개인 프로젝트에 무료로 사용할 수 있습니다.
Llama 3.1과 3의 차이점은 무엇인가요?
Llama 3.1은 수학 및 추론 능력에서 Llama 3를 능가합니다. 예를 들어 Meta 기술 블로그에서 Llama-3.1 (8B)은 MATH (0-shot, CoT)에서 73.0점을 기록하여 Llama-3의 68.4점 (MATH 5-shot)을 넘어섰습니다.
원래 출처: Novita AI
Novita AI 는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 없애고, 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
추천 자료
1.Code Llama 소개: 코드 생성을 위한 최첨단 대규모 언어 모델.
