L'organisation Meta Llama sur GitHub présente une large gamme de projets axés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Parmi ses dépôts notables, on trouve llama, llama3 et llama-cookbook, qui utilisent principalement des langages tels que Python, Jupyter Notebook et TypeScript. Ces dépôts fournissent des outils et des ressources pour travailler avec les modèles Llama.
Langues principales
Dépôts publics
llama
Inference code for Llama models
llama3
The official Meta Llama 3 GitHub site
llama-cookbook
Welcome to the Llama Cookbook! This is your go to guide for Building with Llama: Getting started with Inference, Fine-Tuning, RAG. We also show you how to solve end to end problems using Llama model family and using them on various provider services
codellama
Inference code for CodeLlama models
llama-models
Utilities intended for use with Llama models.
PurpleLlama
Set of tools to assess and improve LLM security.
synthetic-data-kit
Tool for generating high quality Synthetic datasets
prompt-ops
An open-source tool for LLM prompt optimization.
llama-api-python
The official Python library for the Llama API
llama-api-typescript
The official Typescript library for the Llama API
llama-verifications
Functional tests and benchmarks for verifying Llama model providers.
llama-stack-ops
Ops files for https//github.com/meta-llama/llama-stack
Questions fréquemment posées
Quels projets Meta Llama développe-t-il sur GitHub ?
Meta Llama développe plusieurs projets, y compris des dépôts comme llama et llama3, qui se concentrent sur l'inférence et l'utilisation des modèles Llama. Ces projets sont largement utilisés dans la communauté de l'apprentissage automatique.
Quels langages de programmation utilise Meta Llama ?
Meta Llama utilise principalement Python, Jupyter Notebook, TypeScript et Shell dans ses dépôts. Ces langages sont choisis pour leur pertinence dans le développement d'outils d'intelligence artificielle et de traitement de données.
Les dépôts de Meta Llama sont-ils publics ?
Oui, tous les dépôts de Meta Llama sur GitHub sont publics, ce qui permet à la communauté d'accéder librement aux ressources et aux outils fournis, favorisant la collaboration et l'innovation dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Cette exposition est-elle intentionnelle ?
Surveillez Meta Llama avec RepoGuard et soyez alerté dès qu'un nouveau dépôt public apparaît.
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