메타 라마
Meta Llama
직접 설치와 미세 조정이 자유로워 보안과 성능을 모두 챙길 수 있는 메타의 오픈 소스 언어 모델
소개
활용 워크플로우
입력
메타 라마
출력
스타트업 CTO의 에지 AI 배포
1B/3B 경량 모델을 모바일 기기에 최적화하여 인터넷 연결 없이 실시간 온디바이스 추론 구현
금융사 ML 엔지니어의 RAG 구축
Llama Stack의 벡터 데이터베이스 연동 기능을 통해 민감한 금융 데이터를 기반으로 보안성이 강화된 질의응답 시스템 구축
데이터 과학자의 모델 지식 증류
405B 초거대 모델의 출력을 기반으로 8B/70B 소형 모델을 학습시켜 저비용 고효율 전문 모델 생성
핵심 차별점: Llama Stack과 오픈 가중스 정책을 통해 클라우드부터 에지까지 개발자가 전체 기술 스택에 대한 완전한 통제권과 소유권을 가질 수 있는 유일한 생태계
주요 기능
가격 정보
오픈 소스 모델로 대부분의 연구 및 상업적 용도로 무료 사용이 가능하다. 다만, 월간 활성 사용자(MAU)가 7억 명을 초과하는 대규모 서비스의 경우 별도의 라이선스 승인이 필요하다. 일반적인 개발자와 기업은 비용 부담 없이 모델을 다운로드하여 구축할 수 있다.
활용 사례
- 온디바이스 AI 비서 개발
- 보안이 중요한 엔터프라이즈 RAG 시스템
- 고난도 멀티모달 데이터 분석
- 소형 모델을 위한 지식 증류(Distillation)
대상 사용자
연동 서비스
태그
최근 소식
- 버전 업데이트Meta, 첫 폐쇄형 모델 'Muse Spark' 공개 — 오픈소스 Llama 전략 전환
Meta가 2026년 4월 8일 3년간의 오픈소스 Llama 전략에서 벗어난 첫 자체 폐쇄형(closed-weight) AI 모델 'Muse Spark'를 공개했다고 발표했습니다.
근거: CNBC 보도(2026-04-08)에 따르면 Meta가 Alexandr Wang 영입 후 첫 주요 모델 Muse Spark(폐쇄형)를 공개했습니다.
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