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🚀 EDDI 6.5.0

19개 LLM 프로바이더, 사이트를 크롤링하고 파일을 읽는 지식 베이스, 호환되는 에이전트 버전을 따라가는 대화새로운 기능

매니지드 클라우드 시작하기
전체 모델
Meta로컬 실행

Llama 3.3 70B

8개 언어의 다국어 대화를 위한 Meta의 70B 텍스트 모델로, 도구 사용을 지원합니다.

강점

  • 8개 언어
  • 도구 사용
  • 128K 컨텍스트

적합한 용도

  • 셀프 호스팅 범용 채팅
  • 다국어 어시스턴트
  • 합성 데이터 생성

EDDI에서 실행하기

가장 빠른 방법은 EDDI 매니저입니다: 에이전트 위저드나 Platform Operator를 열고 프로바이더와 모델을 선택하세요. 직접 구성하려면 원하는 프로바이더에 대해 아래 단계를 따르세요.

Ollama (local) · type: "ollama"

모델 ID: llama3.3:70b

1. 자격 증명 저장

이 프로바이더는 API 키를 사용하지 않습니다: Ollama는 키가 필요 없습니다. baseUrl을 Ollama 서버로 지정하세요. EDDI의 Ollama 오버레이를 사용하면 http://ollama:11434입니다.

2. LLM 태스크 구성

이것을 에이전트 워크플로우의 langchain.json으로 사용하거나, EDDI 매니저의 LLM 편집기에 파라미터를 붙여 넣으세요.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "ollama",
      "parameters": {
        "baseUrl": "http://ollama:11434",
        "model": "llama3.3:70b",
        "timeout": "120000",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Oracle OCI Generative AI · type: "oracle-genai"

모델 ID: meta.llama-3.3-70b-instruct

1. 자격 증명 저장

이 프로바이더는 API 키를 사용하지 않습니다: OCI Generative AI는 ~/.oci/config의 OCI 구성 프로필로 인증합니다. 테넌시에 맞게 compartmentId를 설정하세요.

2. LLM 태스크 구성

이것을 에이전트 워크플로우의 langchain.json으로 사용하거나, EDDI 매니저의 LLM 편집기에 파라미터를 붙여 넣으세요.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "oracle-genai",
      "parameters": {
        "modelName": "meta.llama-3.3-70b-instruct",
        "compartmentId": "ocid1.compartment.oc1..your-compartment",
        "configProfile": "DEFAULT",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

EDDI 사용 시 참고 사항

  • 모델을 다운로드한 뒤에는 완전히 오프라인으로 실행되므로 에어갭 배포에 적합합니다.

관련 모델

출처

이 페이지의 정보는 벤더 문서를 바탕으로 2026-09-30에 확인한 것입니다. 모델은 빠르게 바뀌므로 한도에 의존하기 전에 벤더에게 확인하세요. 가격은 여기에 표시하지 않습니다: 벤더의 가격 페이지를 참조하세요.

벤더 문서 ↗