Meta의 라마 이야기

LLaMA 3.2 3B 모델 설치 방법은 다음과 같이 간단히 정리할 수 있습니다.

가장 쉬운 방법인 Hugging Face + Transformers 기반 설치 를 안내합니다

https://www.llama.com/llama-downloads/

Download Llama

기본정보 입력 후 Download 가능

설치 가능 사양은 

--> 항목 최소 사양

OS	Windows 10/11 64bit
GPU	NVIDIA GPU (RTX 3060 이상 권장)
VRAM	최소 8GB (Q4 또는 Q8 양자화 모델 사용 시)
RAM	16GB 이상 권장
저장공간	약 8~10GB 이상 여유

장점 요약

• ✅ 윈도우 전용 설치 파일 지원
• ✅ 커맨드 한 줄로 실행
• ✅ GPU 자동 인식
• ✅ LLaMA 3.2 모델 공식 제공

 

Meta의 LLaMA 3.2 11B 및 90B 모델은 2024년 9월에 출시된 **멀티모달 대형 언어 모델(LLM)**로, 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이들 모델은 특히 시각적 추론, 이미지 캡셔닝, 문서 이해 등에서 뛰어난 성능을 보이며, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.​

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🔍 주요 특징 비교

항목LLaMA 3.2 11B Vision InstructLLaMA 3.2 90B Vision Instruct

파라미터 수	110억	900억
입력 모달리티	텍스트 + 이미지	텍스트 + 이미지
출력 모달리티	텍스트	텍스트
컨텍스트 길이	최대 128K 토큰	최대 128K 토큰
주요 활용 분야	콘텐츠 생성, 대화형 AI, 언어 이해	대규모 지식 처리, 장문 생성, 다국어 번역, 코딩, 수학, 고급 추론
출시일	2024년 9월 25일	2024년 9월 25일

 

⚙️ 성능 및 활용 사례

• LLaMA 3.2 11B Vision Instruct:
  • 중간 규모의 모델로, 콘텐츠 생성, 대화형 AI, 언어 이해 등에 적합합니다.
  • 비교적 적은 자원으로도 실행 가능하여, 다양한 응용 프로그램에 활용될 수 있습니다.​
• LLaMA 3.2 90B Vision Instruct:
  • 대규모 모델로, 복잡한 시각적 추론, 장문 생성, 다국어 번역, 코딩, 수학 문제 해결 등 고급 작업에 적합합니다.
  • 강력한 성능을 제공하지만, 실행을 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

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💡 결론

• LLaMA 3.2 11B Vision Instruct는 중간 규모의 모델로, 다양한 시각적 및 언어적 작업에 적합하며, 비교적 적은 자원으로도 실행 가능합니다.
• LLaMA 3.2 90B Vision Instruct는 대규모 모델로, 고급 시각적 추론 및 복잡한 언어 작업에 뛰어난 성능을 보이지만, 실행을 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
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• 🖥️ LLaMA 3.2 11B Vision 설치 사양
  • GPU: 최소 12GB VRAM 필요 (예: RTX 3080, RTX 3090, RTX 4090 등)
  • RAM: 최소 64GB 권장
  • 저장 공간: 모델 파일 약 22GB, 여유 공간 포함 최소 100GB SSD 권장
  • 운영 체제: Windows 또는 Linux (Ubuntu 20.04 LTS 이상)
  • 소프트웨어:
    • Python 3.8 이상
    • PyTorch 2.0 이상
    • CUDA 11.8 이상
    • cuDNN 8.7 이상
    • Hugging Face Transformers, Accelerate, BitsAndBytes, SentencePiece 등

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  🖥️ LLaMA 3.2 90B Vision 설치 사양
  • GPU: 최소 64GB VRAM 필요 (예: NVIDIA A100 80GB, RTX A6000 등)
  • RAM: 최소 256GB 권장
  • 저장 공간: 모델 파일 약 180GB, 여유 공간 포함 최소 500GB SSD 권장
  • 운영 체제: Linux (Ubuntu 20.04 LTS 이상) 권장
  • 소프트웨어:
    • Python 3.8 이상
    • PyTorch 2.0 이상
    • CUDA 11.8 이상
    • cuDNN 8.7 이상
    • Hugging Face Transformers, Accelerate, BitsAndBytes, SentencePiece
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• 📊 LLaMA 3.2 3B vs LLaMA 3.1 8B
• 항목                                           LLaMA 3.2 3B                                                           LLaMA 3.1 8B

  🔢 파라미터 수	약 30억 (3B)	약 80억 (8B)
  📅 출시 시기	2024년 9월 (멀티모달 지원)	2024년 7월 (텍스트 전용)
  🧠 모델 유형	멀티모달 (텍스트 + 이미지) 가능	텍스트 전용
  🧮 컨텍스트 길이	최대 128K 토큰	최대 128K 토큰
  🌐 다국어 지원	✅ 영어, 독일어 등	✅ 유사 언어 지원
  💡 주요 특징	경량, Edge/모바일 최적화, 양자화 용이	중급 모델, 더 많은 지식 내장
  ⚙️ 실행 요구 사양	6~8GB VRAM (Q4 기준)	16GB 이상 VRAM 필요
  📦 모델 용량	약 5~10GB (Q4 기준)	약 15~20GB (Q4 기준)
  🔄 파인튜닝 가능성	✅ LoRA/QLoRA 모두 가능	✅ 동일
  📈 성능 (일반 대화/요약)	적절, 빠름 (실시간에 적합)	더 풍부한 응답, 느릴 수 있음
  🤖 추천 사용처	모바일 앱, 경량 챗봇, 로컬 AI	서버 기반 챗봇, 고품질 요약/대화