KamoCRM + Meta (Llama)

Les modèles Llama de Meta en tant que back-end d'assistant d'assistance à l'IA

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Vue d'

Configurer les modèles de la lama Meta en tant que fournisseur de LLM pour l'assistant d'IA de KamoCRM. Llama est open-weight - vous pouvez vous guider par l'intermédiaire de fournisseurs hébergés (Together AI, Groq, Fireworks) ou d'auto-hébergement sur votre propre infrastructure pour un isolement complet des données.

Cas d'utilisation courante

IA auto-hébergée pour la souveraineté des données

Les organisations qui ont besoin d'un contrôle total sur l'inférence de l'IA peuvent accueillir le Llama sur leurs propres GPU sans sortie de données.

Llama hébergé via Together, Groq ou feux d'artifice

Utiliser des fournisseurs hébergés pour le Llama si l'auto-hébergement n'est pas pratique, souvent moins cher que les modèles propriétaires pour une qualité comparable.

Llama 3.1 405B pour une IA ouverte de haute qualité

Les plus grands modèles de la Lama rivalisent avec GPT-4 et Claude Sonnet sur de nombreux repères tout en restant en fonction du poids ouvert.

Mise en place

1Choisir l'hébergement: auto-hôte, Ensemble d'IA, Groq, Fireworks, ou un autre fournisseur
2Obtenir des identifiants d'extrémité URL et API
3Naviguez jusqu'aux paramètres - AI - Fournisseurs dans KamoCRM
4Sélectionner Meta Llama comme fournisseur
5Inscrire le point d'extrémité et les justificatifs
6Essai avec une requête d'AI d'un échantillon

Quelle synchronisation des données

Afeur de demande/réponse d'IA

Utilisation des jetons (par l'intermédiaire du fournisseur d'hébergement que vous avez choisi)

Disponibilité du modèle

Questions sur Meta (Llama)

Pourquoi choisir Llama plutôt que GPT ou Claude ?

L'open-weight signifie que vous pouvez vous auto-héberger pour la souveraineté des données ou acheminer par l'intermédiaire de fournisseurs hébergés compétitifs à un coût inférieur à celui des modèles propriétaires. La qualité est comparable à celle de la plupart des tâches.

Puis-je auto-accueiler Llama pour mon déploiement KamoCRM ?

Oui. Insérer l'intégration à votre point de fin d'inférence auto-hébergé (vLLM, TGI ou similaire) pour un isolement complet des données.

Quel fournisseur d'hébergement est le meilleur?

Dépend des besoins: Groq pour la vitesse (la plus rapide d'inférence), ensemble pour la largeur des modèles, Fireworks pour la fiabilité de la production, auto-hébergé pour le contrôle.

Davantage d'intégrations comme Meta (Llama)

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

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