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Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo
Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo：Meta 的多模态 AI 模型，用于图像文本处理，提供高性能和多语言支持。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
Text to Speech
Javascript
Python 
                                        const main = async () => {
  const result = await fetch('https://api.ai.cc/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      Authorization: 'Bearer ',
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-Turbo',
      max_tokens: 1024,
      messages: [
        {
          role: 'user',
          content: [
            {
              type: 'text',
              text: 'What’s in this image?',
            },
            {
              role: 'user',
              type: 'image_url',
              image_url: {
                url: 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg',
              },
            },
          ],
        },
      ],
    }),
  }).then((res) => res.json());

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};

main();
                                
                                        import os
from together import Together

client = Together(base_url="https://api.ai.cc/v1", api_key="")

def main():
  response = client.chat.completions.create(
      model="meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-Turbo",
      messages=[
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {
                      "type": "text",
                      "text": "What sort of animal is in this picture? What is its usual diet? What area is the animal native to? And isn’t there some AI model that’s related to the image?",
                  },
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {
                          "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/LLama.jpg/444px-LLama.jpg?20050123205659",
                      },
                  },
              ],
          }
      ],
      max_tokens=1024,
  )

  print("Assistant: ", response.choices[0].message.content)

if __name__ == '__main__':
  main()
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一个 API 包含 300 多个 AI 模型

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Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo

产品详情

✨Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo：概述

这 Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo 由……开发的模型 元 并于 2024年9月25日 （版本 3.2）代表了尖端技术 多模态人工智能模型它经过精心设计，能够以卓越的效率处理图像和文本处理任务。

  • 型号名称： Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo
  • 开发者/创建者： 元
  • 发布日期： 2024年9月25日
  • 版本： 3.2
  • 型号： 多模态（文本+图像）

🚀主要功能和特性

这款强大的AI模型拥有卓越的速度和精度，使其成为一系列高要求应用的理想选择，包括 图片说明文字， 视觉问答， 和 图像文本检索。

  • ▶️110亿个参数： 为复杂任务提供坚实的基础。
  • ▶️支持 128K 上下文长度： 能够处理大量输入信息，以便进行全面理解。
  • ▶️支持1120x1120图像分辨率： 处理高质量视觉数据。
  • ▶️多语言功能： 支持多种语言，适用于纯文本任务。
  • ▶️针对生产应用进行了优化： 专为可扩展、企业级性能而打造。

🎯预期用途

这 Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo 该模型主要设计用于 高需求生产应用它在需要可扩展、企业级性能的多模态人工智能任务场景中表现出色，为复杂的集成提供了强大的解决方案。

🌐语言支持

为了 纯文本任务该模型官方支持多种语言，包括 英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语然而，对于 图片+文字应用目前该功能仅在以下情况下受支持： 英语。

🧠技术深度解析

⚙️建筑学

Llama 3.2 Vision 建立在坚实的基础之上 Llama 3.1 纯文本模型它利用优化的Transformer架构，通过一系列交叉注意力层无缝集成单独训练的视觉适配器，从而将其功能扩展到视觉处理领域。

📊训练数据

  • ✅数据量： 使用包含 60 亿个（图像，文本）对的庞大数据集进行训练。
  • ✅知识门槛： 该模型的预测范围涵盖至 2023 年 12 月。

📈绩效指标

这 Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo 在各种常见的行业基准测试中，该模型始终优于许多其他可用的开源和封闭式多模态模型，证明了其卓越的性能。

⚖️与其他型号的比较

✨准确性

这 Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo 交付 高精度 对于多模态任务，在性能和运行成本之间取得了极佳的平衡。对于需要更高精度的应用，则需要更强大的解决方案。 90B 参数版本 也可用。

⚡速度

该模型针对快速推理进行了优化，非常适合用于…… 实时应用 在需要快速响应的场合。

🛡️鲁棒性

由于其参数数量众多且训练数据多样化，该模型表现出…… 强大的泛化能力确保在广泛的主题和语言方面都能可靠地运行。

🛠️使用指南

💻代码示例

用于集成的详细代码示例 Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo 通常情况下，此处会提供将模型集成到您的应用程序中的示例，演示聊天完成视觉任务的 API 调用。（此处为集成示例占位符）

📜伦理准则

严禁用户将该模型用于以下用途 恶意目的规避使用限制，或从事任何此类行为 非法活动此外，该模型不得部署在与军事、战争、核工业或间谍活动相关的应用中。

📝许可信息

Llama 3.2 模型及其所有多模态功能均受特定许可协议的约束。该协议的一个关键方面是： 欧洲境内商业用途受限。

根据 Llama 3.2 可接受使用政策位于 欧盟明确无权将这些模型用于商业用途。对于计划在欧盟地区应用程序中部署 Llama 3.2 模型的开发者和组织而言，这一限制是一个重要的考虑因素。

有关可接受使用和完整许可条款的详细信息，请参阅题为“Llama 3.2 使用政策“。”

❓常见问题解答 (FAQ)

Q1：什么是 Llama 3.2 11B Vision Instruct Turbo？

A1：这是 Meta 公司于 2024 年 9 月发布的一款功能强大的多模态 AI 模型，专为高级图像和文本处理任务而设计。

Q2：它的主要应用领域是什么？

A2：它非常适合图像描述、视觉问答、图像文本检索以及其他需要可扩展多模态 AI 性能的高需求生产应用。

Q3：该模型支持哪些语言？

A3：对于纯文本任务，它支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。但是，对于图文结合的应用，仅支持英语。

Q4：是否有更准确的版本？

A4：是的，虽然 11B 版本提供了较高的精度，但 90B 参数版本在多模态任务中具有更高的精度。

Q5：Llama 3.2 模型在商业用途方面有任何限制吗？

A5：是的，根据欧盟的《可接受使用政策》，Llama 3.2 模型（包括多模式功能）的商业用途明确限制于欧盟境内的个人和组织。

API 操练场（Playground）

集成前，请在沙盒环境中测试所有 API 模型。我们提供 300 多个模型供您集成到应用中。
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