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Together AI führt Llama 3.2 APIs für fortschrittliche Bildverarbeitung und KI-Modelle ein

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September 27, 2024

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    Neue Ära der KI-Entwicklung: Together AI veröffentlicht Llama 3.2 APIs für Bildverarbeitung, schlanke Modelle und Llama Stack

    Das Unternehmen Together AI hat die Einführung von APIs für die Bildverarbeitungsfunktionen von Llama 3.2, sowie für schlanke Modelle und den Llama Stack bekannt gegeben. Dies stellt einen bedeutenden Schritt in der Open-Source-KI-Entwicklung dar. Das Unternehmen freut sich, die Integration dieser Modelle in Zusammenarbeit mit Meta zu ermöglichen und einer der ersten API-Anbieter für Llama Stack zu sein.

    Die Highlights der neuen Veröffentlichungen:

    Kostenloses Llama 3.2 11B Vision Model

    Entwickler haben nun die Möglichkeit, das Bildverarbeitungsmodell Llama 3.2 11B kostenlos über das Llama-Vision-Free Modell von Together AI zu nutzen. Dies bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, mit multimodaler KI zu experimentieren, ohne dafür zahlen zu müssen.

    Vision Models (11B, 90B)

    Die Together Turbo-Endpunkte für die Llama 3.2-Bildverarbeitungsmodelle bieten eine außergewöhnliche Geschwindigkeit und Genauigkeit und sind für Aufgaben wie Bildbeschreibung, visuelle Fragebeantwortung und Bild-Text-Retrieval optimiert. Sie sind ideal für anspruchsvolle Produktionsanwendungen, die eine skalierbare und unternehmensgerechte Leistung erfordern.

    Lightweight Model (3B)

    Der Together Turbo-Endpunkt für das 3B-Modell wurde für eine schnellere Inferenz bei reduziertem Ressourcenverbrauch entwickelt. Es ist ideal für Anwendungen, die eine hohe Leistung bei geringeren Kosten erfordern, und bietet Effizienz, ohne Geschwindigkeit oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.

    Neue Llama Stack APIs auf Together AI

    Together AI ist einer der ersten API-Anbieter für Llama Stack, einem Framework, das die Komponenten standardisiert, die für die Entwicklung von Agenten-, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und dialogorientierten Anwendungen erforderlich sind. Entwickler werden ermutigt, das Llama Stack-Repository auf GitHub zu erkunden und die Beispielanwendungen von Meta mithilfe der APIs von Together AI zu integrieren, um ihre KI-Entwicklung zu beschleunigen.

    Napkins.dev Demo-App

    Napkins.dev ist eine Open-Source-Demo-App, die die Bildverarbeitungsmodelle von Llama 3.2 verwendet, um Code aus Wireframes, Skizzen oder Screenshots zu generieren. Dieses Tool demonstriert, wie schnell und einfach Llama 3.2 verwendet werden kann, um App-Ideen vom Konzept zum Code zu bringen.

    Zusammenarbeit mit Partnern

    Together AI arbeitet eng mit Partnern wie Mozilla und Blackbox zusammen, um die Möglichkeiten von Llama 3.2 zu erweitern. Mozilla schätzt die schnelle Inbetriebnahme und die hohe Leistung der Together AI-Inferenz-Engine, während Blackbox die erstklassige Infrastruktur und den außergewöhnlichen Support von Together AI lobt.

    Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten von Llama 3.2

    Die Llama 3.2-Modelle bieten eine breite Palette an Anwendungsmöglichkeiten, darunter: - Interaktive Agenten - Bildbeschreibung - Visuelle Suche - Dokumentenanalyse - Branchenspezifische Anwendungen (Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzen, Recht, Bildung)

    Llama Stack und Together AI für die Entwicklung von Agentensystemen

    Die Kombination aus Llama Stack und Together AI ermöglicht die schnelle Erstellung von Agentensystemen und dialogorientierten Apps, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwenden. Zusammen mit den Beispielen von Meta im Llama Stack Apps-Repository bietet dies Entwicklern eine leistungsstarke Plattform für die Entwicklung innovativer KI-Anwendungen.

    Fazit

    Die Veröffentlichung der Llama 3.2 APIs für Bildverarbeitung, schlanke Modelle und Llama Stack durch Together AI markiert einen wichtigen Meilenstein in der Open-Source-KI-Entwicklung. Diese neuen Tools und Ressourcen bieten Entwicklern die Möglichkeit, innovative und leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen, die auf die spezifischen Anforderungen von Unternehmen und Einzelpersonen zugeschnitten sind.

    Bibliographie

    https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision http://www.together.ai/blog/llama-3-2-vision-stack https://huggingface.co/blog/llama32 https://x.com/togethercompute/status/1839013617817309563 https://twitter.com/togethercompute/status/1839008667309670432 https://x.com/_akhaliq?lang=de https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Llama-Vision-Together https://docs.together.ai/docs/getting-started-with-llama-32-vision-models

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