تقديم "البناء مع اللاما 4". تم إنشاء هذه الدورة التدريبية القصيرة باستخدام @Meta @AIatMeta ، ويتم تدريسها من قبل @asangani7 ، مدير هندسة الشركاء في فريق الذكاء الاصطناعي في Meta. أضافت Llama 4 الجديدة من Meta ثلاثة طرازات جديدة وقدمت بنية Mix-of-Experts (MoE) إلى عائلتها من طرازات الوزن المفتوح ، مما يجعلها أكثر كفاءة في الخدمة. في هذه الدورة ، ستعمل مع اثنين من النماذج الثلاثة الجديدة التي تم تقديمها في Llama 4. الأول هو Maverick ، نموذج معلمة 400B ، مع 128 خبيرا و 17B معلمة نشطة. والثاني هو الكشافة ، وهو نموذج معلمة 109B مع 16 خبيرا و 17B معلمة نشطة. يدعم Maverick و Scout نوافذ سياق طويلة تصل إلى مليون رمز مميز و 10 ملايين رمز مميز ، على التوالي. هذا الأخير يكفي لدعم إدخال مستودعات GitHub الكبيرة إلى حد ما مباشرة للتحليل! في الدروس العملية ، ستقوم بإنشاء تطبيقات باستخدام إمكانات Llama 4 متعددة الوسائط الجديدة بما في ذلك التفكير عبر صور متعددة وتأريض الصور ، حيث يمكنك تحديد العناصر في الصور. ستستخدم أيضا واجهة برمجة تطبيقات Llama الرسمية ، وتعمل مع قدرات Llama 4 ذات السياق الطويل ، وتتعرف على أحدث أدوات Llama مفتوحة المصدر: أداة التحسين الفوري التي تعمل تلقائيا على تحسين مطالبات النظام ومجموعة البيانات التركيبية التي تنشئ مجموعات بيانات عالية الجودة للضبط الدقيق. إذا كنت بحاجة إلى نموذج مفتوح ، فإن Llama يعد خيارا رائعا ، وتعد عائلة Llama 4 جزءا مهما من مجموعة أدوات أي مطور GenAI. من خلال هذه الدورة ، ستتعلم استدعاء Llama 4 عبر واجهة برمجة التطبيقات ، واستخدام أدوات التحسين الخاصة به ، وإنشاء ميزات تغطي النصوص والصور والسياق الكبير. يرجى التسجيل هنا: