I modelli Llama 3.2 di Meta sono ora disponibili per il fine-tuning in Amazon Bedrock

Inserito il: 14 mar 2025

Amazon Bedrock ora supporta il fine-tuning dei modelli Llama 3.2 (1B, 3B, 11B e 90B) di Meta, consentendo alle aziende di personalizzare questi modelli di IA generativa con i propri dati. I modelli Llama 3.2 sono disponibili in diverse dimensioni, dalle versioni più piccole (1B e 3B) ai modelli multimodali di medie dimensioni (11B e 90B). I modelli Llama 3.2 11B e 90B sono i primi della serie Llama a combinare elaborazione di testo e immagini grazie all'integrazione di encoder visivi nel modello linguistico. Il fine-tuning consente di adattare i modelli Llama 3.2 ad attività specifiche del dominio, migliorandone le prestazioni per casi d'uso specifici.

Il modello Llama 3.2 90B è ottimizzato per il ragionamento avanzato, la generazione di testi estesi, la programmazione, la traduzione multilingue e l'interpretazione di immagini in attività come la didascalizzazione, le risposte a domande visive e l'analisi dei documenti. Il modello Llama 3.2 11B è progettato per la creazione di contenuti, l'IA conversazionale e le applicazioni aziendali, con elevate prestazioni nel riassunto di testi, nell'analisi del sentiment e nella comprensione delle immagini. Per chi opera in ambienti con risorse limitate, i modelli Llama 3.2 1B e 3B, più leggeri, consentono applicazioni direttamente sui dispositivi, risultando perfetti per attività come il riassunto di testi, la classificazione e il recupero delle informazioni, garantendo al contempo bassa latenza e maggiore privacy. Eseguendo il fine-tuning dei modelli Llama 3.2 in Amazon Bedrock, le aziende possono migliorare ulteriormente le proprie funzionalità per applicazioni specializzate, aumentando la precisione e la pertinenza senza dover creare modelli da zero.

Puoi eseguire il fine-tuning dei modelli Llama 3.2 in Amazon Bedrock nella regione AWS Stati Uniti occidentali (Oregon). Per i prezzi, vai alla pagina dei prezzi di Amazon Bedrock. Per iniziare, consulta la guida utente e la console di Amazon Bedrock.