Meta Notebook Llama
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Meta Llama est la famille de modèles d'IA à poids ouverts de Meta, avec les multimodaux Llama 4 Scout et Maverick. Vous téléchargez les poids, puis vous les exécutez sur votre matériel ou chez un hébergeur tiers.
À propos de Meta Notebook Llama
About
Qu'est-ce que Meta Llama
Meta Llama est une famille de modèles de langage dont les poids se téléchargent librement. La gamme commence en 2023 et couvre aujourd'hui Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick et les modèles texte plus anciens comme Llama 3.3 70B ou Llama 3.1 405B. Meta entraîne les modèles et publie les poids. L'exploitation vous revient.
Ce partage est toute la proposition. Un modèle d'IA à poids ouverts place le fichier du modèle dans votre infrastructure. Vous choisissez le GPU, la quantification, la longueur de contexte et le prompt système. Rien de votre trafic ne sort de votre réseau, sauf si vous l'envoyez ailleurs.
La contrepartie, c'est le travail d'exploitation. Il n'y a ni tableau de bord ni compteur par token. Vous provisionnez du matériel, vous montez un serveur d'inférence, vous surveillez la mémoire et vous gérez les mises à jour. Meta a par ailleurs fermé son API Llama hébergée le 6 juillet 2026, si bien que l'accès managé passe désormais par des prestataires comme Together AI, Fireworks ou votre propre compte cloud.
Pour démarrer
- Demandez l'accès et acceptez la licence sur llama.com ou sur la page Meta Llama de Hugging Face. La validation arrive vite, et il faut un compte Hugging Face lié à la même adresse e-mail.
- Choisissez le modèle en fonction de votre matériel, pas d'un classement. Scout tient sur un GPU de 80 Go en quantification 4 bits. Maverick demande plusieurs GPU. Llama 3.3 70B se situe entre les deux.
- Installez un serveur d'inférence. vLLM est le choix courant pour le débit, llama.cpp et Ollama pour un portable ou une petite machine, TensorRT-LLM si tout votre stack est Nvidia.
- Testez avec vos propres prompts avant de faire confiance au résultat. Vingt tâches réelles de votre charge de travail en disent plus qu'un benchmark public.
- Affinez ou déployez. Les adaptateurs LoRA couvrent la plupart des ajustements métier. Si vous préférez éviter les GPU, pointez votre client vers une API tierce qui sert les mêmes poids.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Meta Notebook Llama.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Ingénieurs machine learning et équipes plateforme
- Chercheurs et étudiants
- Équipes soumises à des règles de résidence des données
Tâches
- Ajustement fin sur des données internes
- Relecture de documents longs
- Lecture de captures et de formulaires
Cas d'usage
- Classification à volume élevé et régulier
- Prototypage avant de s'engager sur une API fermée
- Déploiement là où une API hébergée aux États-Unis gêne
Fonctionnalités clés
Des poids ouverts à télécharger dès maintenant
Chaque checkpoint Llama actuel est un fichier que vous récupérez sur llama.com ou Hugging Face après avoir accepté la licence communautaire Llama 4. Pas de sièges à compter, pas de quota de requêtes, pas de liste d'attente pour la production. Vous le copiez sur autant de serveurs que vous en possédez.
Llama 4 Scout et sa fenêtre de 10 millions de tokens
Scout réunit 109 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards actifs, répartis sur 16 experts, et Meta annonce un contexte allant jusqu'à 10 millions de tokens. Un dépôt de code entier ou une année de tickets support y entrent. La précision chute sur de telles distances, la vérification reste nécessaire.
Llama 4 Maverick pour le raisonnement lourd
Maverick embarque 400 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards actifs sur 128 experts, et il est le plus solide des deux en code, en raisonnement et en multilingue selon les chiffres publiés par Meta. Son service coûte plus cher, car le modèle complet doit tenir en mémoire même si seule une fraction s'active par token.
Compréhension d'images native
Llama 4 a été entraîné comme modèle multimodal, et non comme un modèle texte auquel on aurait greffé un adaptateur visuel. Vous mélangez captures d'écran, photos et schémas dans un prompt et demandez une réponse écrite. La sortie reste du texte, ce qui convient au travail d'extraction et de revue.
Des modèles texte plus petits toujours disponibles
La génération précédente n'a pas disparu. Llama 3.3 70B traite du texte en 128K de contexte et tourne sur un nœud de 8 GPU ou deux cartes de 80 Go quantifiées. Llama 3.1 8B reste le choix pratique pour l'embarqué et les traitements par lots peu coûteux.
Ajustement fin et quantification
LoRA, QLoRA et l'ajustement complet passent par les outils standards. Des builds existent pour llama.cpp en GGUF, pour vLLM en AWQ et GPTQ, ainsi que pour les moteurs optimisés Nvidia. En pratique, vous quantifiez d'abord et affinez ensuite, car la mémoire est la contrainte dure.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Les poids ne coûtent rien, donc la seule facture est le calcul. À forte utilisation, cela revient moins cher que le prix au token de n'importe quel modèle de pointe.
- Vos prompts, documents et journaux ne quittent pas votre réseau, ce qui simplifie les audits de conformité.
- Six ans d'outillage entourent le format Llama, de vLLM à Ollama en passant par toutes les bibliothèques d'ajustement qui valent la peine.
- Les deux tailles de Llama 4 couvrent des besoins différents, donc vous servez un modèle économique pour le volume et un plus gros pour les requêtes difficiles.
Inconvénients
- Maverick exige réellement plusieurs GPU à grande mémoire, et la facture matérielle arrive avant le premier utilisateur.
- L'API maison de Meta n'existe plus, et les hébergeurs tiers retirent des modèles avec peu de préavis: prévoyez une solution de repli et une version figée.
- La licence communautaire Llama 4 n'est pas une licence open source validée par l'OSI. Les entreprises au-delà de 700 millions d'utilisateurs mensuels doivent négocier des conditions séparées, et des règles d'attribution s'appliquent à ce que vous publiez.
Questions fréquentes
Meta Llama est une famille de modèles généralistes que vous exécutez vous-même. Les équipes l'utilisent pour des assistants conversationnels, la relecture de documents, l'aide au code, la classification et l'extraction de données à partir d'images. Le point commun est une charge de travail que vous voulez garder dans votre infrastructure.
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