Points forts
- Tourne sur un CPU
- Contexte de 128K
- Huit langues
Idéal pour
- Inférence hors ligne dans le même processus
- Réécriture de requêtes et de prompts
- Résumés courts
L'exécuter dans EDDI
Le plus rapide est de passer par le Manager : ouvrez l'assistant de création d'agent ou le Platform Operator et choisissez le fournisseur et le modèle. Pour le configurer vous-même, suivez ces étapes pour le fournisseur souhaité.
Jlama (in-process) · type: "jlama"
Identifiants de modèle: tjake/Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4
1. Enregistrer l'identifiant
Ce fournisseur n'utilise pas de clé API : Jlama ne nécessite aucune clé : le modèle s'exécute dans la JVM d'EDDI et est téléchargé depuis Hugging Face à la première utilisation.
2. Configurer la tâche LLM
Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "jlama",
"parameters": {
"modelName": "tjake/Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4",
"modelCachePath": "/var/lib/eddi/jlama",
"maxTokens": "512",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Remarques pour EDDI
- Jlama s'exécute dans la JVM d'EDDI. Faites pointer
modelCachePathvers un volume monté pour que les poids survivent aux redémarrages, et dimensionnez le pod pour le modèle plus le heap d'EDDI. - Fonctionne entièrement hors ligne une fois le modèle téléchargé, ce qui convient aux déploiements isolés (air-gap).
Modèles associés
Sources
Les informations de cette page proviennent de la documentation de l'éditeur, vérifiée le 2026-09-30. Les modèles évoluent vite : confirmez les limites auprès de l'éditeur avant de vous y fier. Les prix ne sont pas indiqués ici : consultez la page de tarification de l'éditeur.