Destaques Principais
Contexto de 10M de Tokens: Muito maior que a maioria dos modelos.
Suporte Multimodal: Aceita texto e imagens como entrada.
Capacidade Multilíngue: Suporta 12 idiomas, permitindo aplicações globais.
Código Aberto: Gratuito para usar e personalizar.
Experimente a conveniência de iniciar seu teste gratuito com a API Novita AI hoje mesmo — rápido, fácil e sem complicações!
O Llama 4 Scout se destaca com 10 milhões de tokens de contexto, diferenciando-se da maioria dos modelos de IA com janelas de contexto limitadas. Essa alta capacidade o torna ideal para lidar com tarefas de grande escala, como análise de documentos extensos, síntese multilíngue ou processamento multimodal.
O que é o Llama 4 Scout?
https://www.youtube.com/watch?v=MwHol73Cw\_I
Visão Geral do Llama 4 Scout
| Propriedade | Valor |
|---|---|
| Data de Lançamento | 5 de abril de 2025 |
| Tamanho do Modelo | 109B parâmetros (17B ativos/token) |
| Código Aberto | sim |
| Arquitetura | 16 Mixture-of-Experts (MoE) |
| Contexto | 10M (10000k) |
| Idiomas Suportados | Árabe, Alemão, Espanhol, Francês, Hindi, Indonésio, Inglês, Italiano, Português, Tagalo, Tailandês e Vietnamita |
| Multimodal | Entrada: Texto e imagem multilíngues Saída: Texto e código multilíngues |
| Dados de Treinamento | ~40 trilhões de tokens |
| Pré-Treinamento | MetaP (Configuração Adaptativa de Especialistas + treinamento intermediário) |
| Pós-Treinamento | SFT (Dados Fáceis) → RL (Dados Difíceis) → DPO |
| Tipo de Tensor | BF16 |
Benchmark do Llama 4 Scout
Fonte: Meta
Como Acessar o Llama 4 Scout Localmente?
Requisitos de Hardware do Llama 4 Scout
| Tamanho do Contexto | VRAM Int4 | GPUs Necessárias (Int4) | VRAM FP16 | GPUs Necessárias (FP16) |
|---|---|---|---|---|
| 4K Tokens | ~99,5 GB / ~76,2 GB | 1×H100 | ~345 GB | 8×H100 |
| 128K Tokens | ~334 GB | 8×H100 | ~579 GB | 8×H100 |
| 10M Tokens | ~18,8 TB (dominado pelo Cache KV) | 240×H100 | Mesmo que INT4 (dominância KV) | 240×H100 |
Embora a propaganda afirme que o LLaMA 4 Scout pode rodar em uma única H100, isso só é viável com quantização, contextos mais curtos, lotes menores e um framework de inferência eficiente.
Instale o Llama 4 Scout Localmente
Passo 1: Prepare o Ambiente
- Instale o Python: Certifique-se de que seu sistema tenha uma versão adequada do Python instalada (necessária para o Llama 4).
- Configure a GPU: Verifique se seu sistema possui uma GPU potente capaz de executar o modelo.
- Crie um Ambiente Python: Use ferramentas como
condaouvenvpara gerenciar dependências.
Passo 2: Obtenha o Modelo
- Visite o Site: Acesse www.llama.com.
- Selecione o Modelo: Baixe o Llama 4 Scout.
Passo 3: Instale as Dependências
Execute o seguinte comando para instalar os pacotes Python necessários:
pip install llama-stack
Passo 4: Verifique o Modelo
Liste todos os modelos disponíveis e localize o ID do modelo para o Llama 4 Scout:
llama model list
Passo 5: Baixe e Execute o Modelo
- Especifique o ID do Modelo: Insira o ID do modelo correto e a URL de download.
- Verifique a Validade da URL: O link de download geralmente é válido por apenas 48 horas; talvez seja necessário baixá-lo novamente.
Após concluir essas etapas, você estará pronto para executar o Llama 4 Scout!
Como Acessar o Llama 4 Scout via API Novita?
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library (Biblioteca de Modelos).
Experimente o Llama 4 Scout Agora!
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acesse a página “Settings” (Configurações) e copie a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<SUA CHAVE DE API NOVITA AI>",
)
model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Seja um assistente útil"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Olá!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
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)
Usando o Llama 4 Scout via GPU na Nuvem
Passo 1: Registre uma conta
Se você é novo no Novita AI, comece criando uma conta em nosso site. Após o registro, vá para a aba “GPUs” para explorar os recursos disponíveis e iniciar sua jornada.
Passo 2: Explore Modelos e Servidores GPU
Comece selecionando um modelo que atenda às necessidades do seu projeto, como PyTorch, TensorFlow ou CUDA. Escolha a versão que se adequa aos seus requisitos, por exemplo, PyTorch 2.2.1 ou CUDA 11.8.0. Em seguida, selecione a configuração de servidor GPU A100, que oferece desempenho poderoso para lidar com cargas de trabalho exigentes, com ampla VRAM, RAM e capacidade de disco.
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Passo 3: Personalize Sua Implantação
Após selecionar um modelo e uma GPU, personalize as configurações de implantação ajustando parâmetros como a versão do sistema operacional (ex.: CUDA 11.8). Você também pode ajustar outras configurações para adaptar o ambiente aos requisitos específicos do seu projeto.
Passo 4: Inicie uma instância
Depois de finalizar o modelo e as configurações de implantação, clique em “Launch Instance” (Iniciar Instância) para configurar sua instância GPU. Isso iniciará a preparação do ambiente, permitindo que você comece a usar os recursos da GPU para suas tarefas de IA.
O comprimento de contexto incomparável e as capacidades multimodais do Llama 4 Scout fazem dele uma ferramenta revolucionária para tarefas de longa duração, multilíngues e de grande escala. Sua escalabilidade e natureza de código aberto garantem flexibilidade para desenvolvedores e pesquisadores.
Perguntas Frequentes
O que torna o Llama 4 Scout único?
Contexto de 10M de Tokens: Muito maior que a maioria dos modelos.
Suporte Multimodal: Aceita texto e imagens como entrada.
Capacidade Multilíngue: Suporta 12 idiomas, permitindo aplicações globais.
Código Aberto: Gratuito para usar e personalizar.
Posso usar o Llama 4 Scout sem uma GPU de alto nível?
Sim, mas apenas para contextos menores (ex.: 4K tokens) quantizando o modelo. Contextos completos de 10M de tokens exigem pelo menos 240×H100 GPUs devido à demanda de memória, especialmente para o cache KV. Ou você pode escolher o Novita AI via API!
Qual hardware é recomendado para o Llama 4 Scout?
Contextos Pequenos (4K tokens): 1×H100 GPU
Contextos Grandes (128K tokens): 8×H100 GPUs
Contextos Completos (10M tokens): 240×H100 GPUs
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma nuvem GPU acessível e confiável para construir e escalar.
