5 ошибок при выборе Llama-модели для продакшена — и как их не повторить

5 ошибок при выборе Llama-модели для продакшена — и как их не повторить

Первый провал — смотреть только на «размер параметров». 8B в хорошем инференсе часто полезнее 70B, если у тебя ограничены GPU, нужен низкий p95 и короткий контекст. Смотри не на название, а на throughput, latency и реальную деградацию качества на своих промптах.

Второй — игнорировать лицензию. У Llama-линейки условия использования могут отличаться от привычного Apache 2.0, и это важно для коммерции, SaaS и реселла. Перед интеграцией проверь: можно ли использовать веса в проде, можно ли их дообучать, есть ли ограничения на атрибуцию и дистрибуцию.

Третий — не считать стоимость токена. Модель может быть «дешёвой» на бумаге, но съедать экономику через KV-cache, длинный контекст и низкий batch size. Для self-hosted смотри цену не за GPU в вакууме, а за 1M output tokens при твоей загрузке и твоём SLA.

Четвёртый — тестировать только одну задачу. Llama может быть сильной в классификации и слабее в сложном reasoning или многошаговом tool use. Делай мини-матрицу: обычный чат, структурированный JSON, long-context, отказоустойчивость на шумных входах.

Вывод простой: сначала считаешь железо, лицензию и токен-экономику, потом выбираешь размер модели. Иначе «лучшая» Llama окажется самой дорогой ошибкой в проде.