KamoCRM + Meta (Llama)

Los modelos Llama de peso abierto de Meta como asistente de IA de vuelta

Meta (Llama) logo
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Panorama general

Configure los modelos Llama de Meta como el proveedor de LLM para el asistente de IA de KamoCRM. Llama es de peso abierto - puedes dirigir a través de proveedores alojados (Together AI, Groq, Fireworks) o auto-anfitrión en tu propia infraestructura para el aislamiento completo de datos.

Casos de uso común

AI autoanfitriada para la soberanía de los datos

Las organizaciones que requieren control total sobre la inferencia de IA pueden auto-anfisarlo Llama en sus propias GPUs con cero egresos de datos.

Aloja Llama vía Together, Groq o fuegos artificiales

Utilícese proveedores alojadores para Llama si auto-alojarse no es práctico.

Llama 3.1 405B para IA abierta de alta calidad

Los modelos Llama más grandes rivalizan con GPT-4 y Claude Sonnet en muchos puntos de referencia, mientras que siguen siendo de peso abierto.

Configuración

  1. 1Elija alojamiento: auto-anfitrión, Juntos de IA, Groq, Fuegos artificiales, u otro proveedor
  2. 2Obtengue la URL del endpoint y las credenciales de la API
  3. 3Navegue a la configuración de la IA . Proveedores en KamoCRM
  4. 4Selecciona Meta Llama como proveedor
  5. 5Introduzca el endpoint y las credenciales
  6. 6Prueba con una muestra de IA consulta

Qué sincronizas de datos

Enrutado de solicitud/respuesta de IA
Uso simvís (a través de su proveedor de alojamiento elegido)
Disponibilidad del modelo

Preguntas sobre Meta (Llama)

Por qué elegir a Llama por encima de GPT o Claude?
El peso abierto significa que puede auto-anfitrión de la soberanía de los datos o ruta a través de proveedores alojadas. La calidad es comparable para la mayoría de las tareas.
Puedo auto-anfitriar a Llama para mi implementación de KamoCRM?
Sí, sí. Apíquese la integración en su endpoint de inferencia auto-anfitriada (vLLM, TGI, o similar) para el aislamiento completo de los datos.
Qué proveedor de alojamiento es el mejor?
Depende de las necesidades: Groq para la velocidad (inferencia más rápida), Juntos por la amplitud de modelos, Fuegos artificiales para la fiabilidad de la calidad de producción, autoacosados para el control.

Más integraciones como Meta (Llama)

OpenAIUse OpenAI models (GPT-4, GPT-4o, GPT-5) as the AI assistant backendAnthropicUse Claude models as the AI assistant backendGoogle GeminiUse Google Gemini models as the AI assistant backendMistralEuropean AI — Mistral models as the AI assistant backend

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