Tag

Bangun dengan CometAPIButuh satu API untuk banyak model?Uji alur kerja di Playground, lalu buat API key saat model dan biayanya sesuai dengan use case Anda.

technology/Riset CometAPI

Cara Menjalankan LLaMA 4 Secara Lokal

Rilis LLaMA 4 Meta menandai kemajuan signifikan dalam model bahasa besar (LLM), menawarkan kemampuan yang ditingkatkan dalam bahasa alami

AnnaTim riset model AI dan API

Diperbarui Sep 3, 2026 6 menit baca

Gunakan pola ini

Lakukan API call pertama.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Peluncuran LLaMA 4 dari Meta menandai kemajuan signifikan dalam model bahasa besar (LLM), yang menawarkan kemampuan yang ditingkatkan dalam pemahaman dan pembuatan bahasa alami. Bagi pengembang, peneliti, dan penggemar AI, menjalankan LLaMA 4 secara lokal memberikan peluang untuk kustomisasi, privasi data, dan penghematan biaya. Panduan komprehensif ini membahas persyaratan, pengaturan, dan strategi pengoptimalan untuk menerapkan LLaMA 4 di komputer lokal Anda.

Apa itu LLaMA 4?

LLaMA 4 merupakan iterasi terbaru dalam rangkaian LLM sumber terbuka Meta, yang dirancang untuk memberikan kinerja mutakhir dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami. Berdasarkan pendahulunya, LLaMA 4 menawarkan peningkatan efisiensi, skalabilitas, dan dukungan untuk aplikasi multibahasa.

Mengapa Menjalankan LLaMA 4 Secara Lokal?

Menjalankan LLaMA 4 di komputer lokal Anda menawarkan beberapa keuntungan:

: Simpan informasi sensitif di lokasi tanpa bergantung pada server eksternal.

Lanjut belajar

Hubungkan artikel ini ke keputusan berikutnya.

Lihat semua topik

Panduan API AI

Beralih dari shortlist model ke request produksi yang berfungsi.

Infrastruktur LLM

Bangun lapisan permintaan AI yang tetap bertahan saat provider dan model berubah.

Agen AI

Beralih dari demo prompt ke alur kerja agen yang dapat diamati.

Optimasi Biaya

Menurunkan biaya tanpa menutupi trade-off kualitas atau keandalan.

Dipublikasikan pada Apr 30, 2025

Terakhir diperbarui Sep 3, 2026

653 tampilan

Ditinjau untuk kejelasan, atribusi sumber, dan terminologi API terkini.

conda create -n llama4 python=3.11
conda activate llama4

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate bitsandbytes

python -m huggingface_hub download meta-llama/Llama-4-8B --local-dir ./models/llama4

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Load the model and tokenizer

model_path = "./models/llama4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Define an inference function

def generate_text(prompt, max_length=512):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=max_length,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        do_sample=True
    )
    return tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)

# Example usage

test_prompt = "Explain the concept of artificial intelligence:"
print(generate_text(test_prompt))

# Enable flash attention

model.config.attn_implementation = "flash_attention_2"

# Apply 8-bit quantization

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,
    llm_int8_threshold=6.0
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

import json

# Sample dataset

dataset = [
    {
        "instruction": "Define machine learning.",
        "input": "",
        "output": "Machine learning is a subset of artificial intelligence that focuses on..."
    },
    # Add more entries as needed

]

# Save to a JSONL file

with open("training_data.jsonl", "w") as f:
    for entry in dataset:
        f.write(json.dumps(entry) + "\n")

from peft import prepare_model_for_kbit_training, LoraConfig, get_peft_model
from transformers import TrainingArguments, Trainer

# Prepare the model

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

# Configure LoRA

lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# Apply LoRA

model = get_peft_model(model, lora_config)

# Define training arguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    learning_rate=2e-4,
    weight_decay=0.01,
    warmup_steps=100,
    save_steps=500,
    logging_steps=50,
    fp16=True
)

# Initialize the Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
    data_collator=data_collator
)

# Start training

trainer.train()

pip install tensorboard
tensorboard --logdir=./results/runs

from peft import PeftModel

# Load the base model

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Load the fine-tuned model

fine_tuned_model = PeftModel.from_pretrained(
    base_model,
    "./results/checkpoint-1000"
)

# Merge weights

merged_model = fine_tuned_model.merge_and_unload()

# Evaluate on test prompts

test_prompts = [
    "Explain reinforcement learning.",
    "Discuss ethical considerations in AI."
]

for prompt in test_prompts:
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = merged_model.generate(
        **inputs,
        max_length=512,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        do_sample=True
    )
    print(f"Prompt: {prompt}")
    print(f"Response: {tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)}")
    print("-" * 50)

# Enable gradient checkpointing

model.gradient_checkpointing_enable()

# Configure training arguments

training_args = TrainingArguments(
    fp16=True,
    bf16=False,
    optim="adamw_torch",
    # Additional arguments...

)


Kategori	llama-4-maverick	llama-4-pramuka
Harga API	Token Masukan: $0.48 / M token	Token Masukan: $0.216 / M token
Token Keluaran: $1.44/M token	Token Keluaran: $1.152/M token

Baca Selengkapnya

Cara Menjalankan LLaMA 4 Secara Lokal

Lakukan API call pertama.

Apa itu LLaMA 4?

Mengapa Menjalankan LLaMA 4 Secara Lokal?

Hubungkan artikel ini ke keputusan berikutnya.

Persyaratan sistem

hardware Spesifikasi

Ketergantungan Perangkat Lunak

Menyiapkan Lingkungan

Membuat Lingkungan Python

Menginstal Paket yang Diperlukan

Mengunduh Bobot Model LLaMA 4

Cara Menyebarkan LLaMA 4 Secara Lokal

Pengaturan Inferensi Dasar

Mengoptimalkan untuk RTX 5090

Penyetelan Halus LLaMA 4

Mempersiapkan Data Pelatihan

Menerapkan Penyetelan Halus Efisien Parameter (PEFT)

Memantau Kemajuan Pelatihan

Mengevaluasi Model yang Diselesaikan

Strategi Optimasi Kinerja

Manajemen memori

Memecahkan Masalah Umum

Kesimpulan

Mulai