Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B (Meta, 2024) एक 70 अरब parameter वाला चैट model है। Meta's flagship open-weights chat model. Strong reasoning, multilingual, instruction-tuned for dialog and agentic workflows.
by Meta · 70B parameters · 128K token context window
किसके लिए सर्वोत्तम
- सामान्य चैट और Q&A
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
- बहुभाषी बातचीत
osFoundry में Llama 3.3 70B का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी Meta API key पेस्ट करें। osFoundry Llama 3.3 70B को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
Llama 3.3 70B open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
Llama 3.3 70B कौनसा hardware चला सकता है
Llama 3.3 70B Q4 quantisation पर एक A100 80GB या H100 80GB पर चलता है (~42 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~168 GB)।
Llama 3.3 70B बनाम समान models
लाइसेंस
Llama 3.3 Community Licence — commercial use under 700M MAU — 700M monthly active users तक commercial उपयोग की अनुमति देता है; बड़े deployments को अलग लाइसेंस की आवश्यकता होती है।
"Built with Llama" attribution आवश्यक।
Llama 3.3 70B के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Llama 3.3 70B उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Llama 3.3 70B आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local) / $ 0.59 /1M, output Free (local) / $ 0.79 /1M)। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं Llama 3.3 70B का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। 700M monthly active users तक commercial उपयोग की अनुमति देता है; बड़े deployments को अलग लाइसेंस की आवश्यकता होती है। "Built with Llama" attribution आवश्यक।
Llama 3.3 70B का context window क्या है?
Llama 3.3 70B 128K token context window का समर्थन करता है।
Llama 3.3 70B को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 42 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 168 GB। एक A100/H100 80GB पर fit होता है।
क्या मैं Llama 3.3 70B को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Llama 3.3 70B open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Llama 3.3 70B किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Llama 3.3 70B सामान्य चैट और Q&A, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Llama 3.3 70B का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी Meta API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Llama 3.3 70B को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
Meta द्वारा प्रकाशित 6 दिसंबर 2024 को।