Meta Llama 3基础模型已在AWS正式可用

Amazon Web Services（AWS）宣布，Meta刚刚发布的两款Llama 3基础模型Llama 3 8B和Llama 3 70B现已在Amazon SageMaker JumpStart中提供。这两款模型的上下文长度（Context Length）为8k，能够支持广泛的应用案例，并在推论、程序码生成和指令跟随等方面有所改进。客户可以在Amazon SageMaker JumpStart中轻松部署Llama 3基础模型，并运行推论。

Llama 3提供8B和70B两种参数大小的模型，上下文长度为8k，能够支持广泛的应用。Llama 3使用了仅含解码器的Transformer架构，以及高达128k规模的新型分词器，极大提升了模型的效能。此外，Meta改进的训练后处理常式大幅降低了误拒率，提高了模型回应的一致性和多样性。

Amazon SageMaker JumpStart提供预训练的模型、内置演算法和预建构的解决方案，帮助客户快速开始机器学习专案。Amazon SageMaker JumpStart能够帮助客户从广泛的公开可用基础模型中进行选择，并将基础模型部署到专用的SageMaker实例中，这些实例位于网络隔离的环境，并可以使用SageMaker进行模型训练和部署。

客户现在可以在Amazon SageMaker Studio中透过点击或透过SageMaker Python SDK程序设计方式部署Llama 3模型，还可以利用SageMaker Pipelines、SageMaker Debugger或容器日志等功能，提升模型效能并实施MLOps控制。此外，该方式部署的模型始终处在AWS的安全环境下，由客户的VPC（Virtual Private Cloud）控制，以确保数据安全。

Meta Llama 3基础模型现已在Amazon SageMaker Studio的美东（北弗吉尼亚州）、美东（俄亥俄州）、美西（奥勒冈州）、欧洲（爱尔兰）和亚太（东京）区域提供部署和推论服务。