KamoCRM + Meta (Llama)

Meta 's Llama open-weight model as a AI 조수 백엔드

Meta (Llama) logo
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제품정보

KamoCRM의 AI 보조를 위한 LLM 공급자로 Meta의 Llama 모형을 구성하십시오. Llama는 open-weight입니다. 호스팅 제공 업체 (Together AI, Groq, Fireworks) 또는 전체 데이터 고립을위한 자체 인프라에 자체 호스트를 통해 경로 할 수 있습니다.

일반적인 사용 사례

Data sovereignty에 대한 자율 호스팅 AI

AI inference에 대한 전체 제어를 요구하는 조직은 0 데이터 egress를 가진 자신의 GPU에 자체 호스트 Llama 할 수 있습니다.

함께 Llama를 호스팅, Groq, 또는 불꽃 놀이

Llama의 호스팅 제공 업체를 사용하여 자기 호스팅은 실제하지 않는 경우 - 종종 비교할 수있는 품질을위한 독점적 인 모델보다 저렴합니다.

Llama 3.1 405B 고품질 오픈 AI

가장 큰 Llama 모델 rival GPT-4 및 Claude Sonnet 많은 벤치 마크에 남아있는 개방 중량.

설치하기

  1. 1호스팅 선택: 각자 주인, 함께 AI, Groq, 불꽃 놀이, 또는 다른 공급자
  2. 2엔드포인트 URL 및 API 자격 취득
  3. 3설정으로 이동 → AI → KamoCRM의 제공자
  4. 4Meta Llama를 공급자로 선택
  5. 5Endpoint 및 자격 입력
  6. 6샘플 AI 쿼리로 테스트

데이터 동기화

AI 요청 / 응답 라우팅
토큰 사용 (선택된 호스팅 제공 업체를 통해)
모델 가용성

Meta (Llama)에 대한 질문

왜 GPT 또는 Claude에 Llama를 선택합니까?
Open-weight는 독자적인 모형 보다는 더 낮은 비용에 경쟁적인 호스팅 제공자를 통해서 자료 sovereignty 또는 노선을 위해 각자 주인 할 수 있습니다. 질은 대부분의 일을 위해 comparable 입니다.
내 KamoCRM 배포를 위해 Llama를 자체 호스팅 할 수 있습니까?
예. 전체 데이터 고립에 대한 자체 호스팅 인스테이션 엔드포인트 (vLLM, TGI, 또는 이와 유사한)에 통합을 점합니다.
어떤 호스팅 공급자가 최고입니까?
필요에 따라: 속도 (빠른 inference)를 위한 Groq, 모형의 빵, 생산 급료 신뢰성을 위한 불꽃 놀이, 통제를 위해 각자 호스팅되는.

더 많은 통합 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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