Przejdź do treści
czwartek, 22 października 2026
Tenesys AI News
Subskrypcja

llama3.2:1b, llama3.2-vision, llama3.2:3b

Wiadomości

Agenci· 🧪 Warte przetestowania

AWS pokazuje hybrydowy framework agentów łączący lokalne i chmurowe modele dla obniżenia kosztów

AWS opublikował przewodnik po Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), zbudowanym na Strands Agents, który kieruje proste zapytania do małych lokalnych modeli (przez Ollama), a złożone zapytania do modeli chmurowych przez Amazon Bedrock. Lekki model o 1 miliardzie parametrów (llama3.2:1b) działa jako orkiestrator decydujący, gdzie skierować każde zapytanie; w przykładzie agent monitorujący IoT korzysta z lokalnego pobierania telemetrii, lokalnej analizy wizyjnej i chmurowych ekspertnych analiz. AWS podaje, że w konfiguracji hybrydowej około 80 procent ruchu może być obsłużone lokalnie bez odwołania do płatnego API, a architektura może działać w pełni na sprzęcie brzegowym (np. Raspberry Pi z 8GB pamięci), w pełni w chmurze lub w trybie hybrydowym.

AWS Machine Learning
llama3.2:1b, llama3.2-vision, llama3.2:3b · TENESYS AI NEWS