Meta Llama 3.2: Yenilikçi Modellerle Gelişmiş Yetenekler
Meta Llama açık kaynaklı model koleksiyonunu genişletmeye devam ediyor. Yeni çıkan Llama 3.2 koleksiyonu, görsel dil modelleri (VLM’ler), küçük dil modelleri (SLM’ler) ve görsel desteğe sahip güncellenmiş Llama Guard modelini içeriyor. NVIDIA’nın hızlandırılmış hesaplama platformu ile bir araya getirildiğinde, Llama 3.2, geliştiricilere, araştırmacılara ve işletmelere yeni yetenekler ve optimizasyonlar sunarak üretken AI kullanımlarını gerçekleştirmelerine yardımcı oluyor.
Model Büyüklükleri ve Uygulama Örnekleri
1B ve 3B boyutlarındaki SLM’ler, Llama tabanlı AI asistanlarını kenar cihazlarda dağıtmak için idealdir. 11B ve 90B boyutlarındaki VLM’ler ise metin ve görüntü girişlerini destekleyerek metin çıktısı vermektedir. Multimodal desteği sayesinde, VLM’ler, geliştiricilerin görsel dayanıklılık, akıl yürütme ve anlama gerektiren güçlü uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Örneğin, yapay zeka ajanları görüntü başlıklandırma, görüntü-metni alma, görsel soru-cevap ve döküman soru-cevap gibi alanlarda kullanılabilir.
Model Mimarisi ve Performans
Llama 3.2 model mimarisi, optimize edilmiş bir transformer yapısını kullanarak, insan tercihleri doğrultusunda yardımseverlik ve güvenlik açısından uyumlu hale getirilmiştir. Modelin tüm çeşitleri 128K token uzunluğunda bir bağlam desteği sunmakta ve grup sorgu dikkati (GQA) ile optimizasyonlar için geliştirilmiştir. NVIDIA, Llama 3.2 model koleksiyonunu yüksek verimlilik ve düşük gecikme sağlaması amacıyla optimize etmektedir.
NVIDIA TensorRT ile Performans Hızlandırma
NVIDIA TensorRT, Llama 3.2 model koleksiyonunun performansını artırarak maliyet ve gecikmeleri azaltma konularında yardımcı olmaktadır. TensorRT içinde, yüksek performanslı derin öğrenme çıkarımı için TensorRT ve TensorRT-LLM kütüphaneleri bulunmaktadır. Llama 3.2 1B ve 3B modelleri, uzun bağlam desteği için optimize edilmekte ve ölçekli döner konum gömme (RoPE) tekniği gibi birçok optimizasyonla desteklenmektedir.
Değişim Ortamında Kullanım Kolaylığı
Bütün bu optimizasyonlar, NVIDIA NIM mikro hizmetleriyle sağlanan üretim ortamlarında uygulanmaktadır. NIM mikro hizmetleri, üretken AI modellerinin bulut, veri merkezi ve çalışma istasyonları gibi NVIDIA destekli altyapılar üzerinde dağıtımını hızlandırmaktadır. Bu modeller arasında Llama 3.2 90B Vision Instruct, Llama 3.2 11B Vision Instruct, Llama 3.2 3B Instruct ve Llama 3.2 1B Instruct gibi seçenekler bulunmaktadır.
Özel Modeller Geliştirme İmkanı
NVIDIA AI Foundry, Llama 3.2 model özelleştirmeleri için uçtan uca bir platform sunmaktadır. Bu platform, özel verilerle ince ayar yapılmış modeller geliştirilmesine olanak tanırken, performansı ve doğruluğu artırmak isteyen işletmelere rekabet avantajı sağlar. NVIDIA NeMo ile geliştiriciler, eğitim verilerini düzenleyebilir, LoRA, SFT, DPO ve RLHF gibi gelişmiş ayarlama tekniklerini kullanarak Llama 3.2 modellerini özelleştirebilirler.
Yerel Çıkarımı Ölçeklendirme
Özellikle 100M+ NVIDIA RTX bilgisayar ve iş istasyonu ile optimize edilen Llama 3.2 modelleri, Windows dağıtımları için ONNX-GenAI runtime ile etkili bir şekilde çalışmaktadır. NVIDIA RTX sistemleri üzerindeki model özellikleri, metin ve görsel veri işleme için örnekler sunarak bilgi alım ve üretim süreçlerini geliştirmektedir. Jetson AI Lab üzerinden Llama 3.2 1B ve 3B SLM’lerini indirip dağıtım yapabilirsiniz.
Topluluk Destekli AI Modellerinin Gelişimi
NVIDIA, aktif bir açık kaynak katkıcısı olarak topluluk yazılımlarını optimize etmeye bağlıdır. Bu açık kaynak AI modelleri, kullanıcıların en büyük zorlukları aşmalarına yardımcı olurken, AI güvenliği ve dayanıklılığı konusunda bilgi paylaşımını da teşvik etmektedir. Hugging Face ile birleşen inference-as-a-service yetenekleri, Llama 3 koleksiyonu gibi büyük dil modellerini hızlı bir şekilde dağıtma imkanı sunmaktadır.
NVIDIA Geliştirici Programı aracılığıyla araştırma, geliştirme ve test süreçleri için NIM’e ücretsiz erişim sağlayabilirsiniz. Daha fazla bilgi için NVIDIA NIM, NVIDIA TensorRT-LLM, NVIDIA Triton ve en son LLM’leri hızlandırmak için kullanılan LoRA gibi teknikleri keşfe çıkabilirsiniz.