> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.jinba.io/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Llama認証情報

Jinba FlowワークフローでローカルまたはクラウドベースのLlamaモデルを使用するためのLlamaモデル認証情報を設定します。

## 前提条件

* Llamaモデルへのアクセス（ローカルまたはクラウドベース）
* クラウドLlamaサービスのAPIキー（クラウドを使用する場合）

## APIキーの取得（クラウドサービス）

### クラウドLlamaサービス用（例：Replicate、Ollama Cloud）

1. 選択したLlamaクラウドサービスプロバイダーにアクセス
2. アカウントにサインインするか、新しく作成
3. APIキーまたは認証情報セクションに移動
4. 新しいAPIキーを生成
5. 生成されたキーをコピー

### ローカルLlamaモデル用

ローカルでLlamaモデルを実行する場合（例：Ollamaを使用）、通常APIキーは不要ですが、接続詳細を設定する必要があります。

## Jinba Flowでの設定

### クラウドベースLlama

1. Jinba Flowのワークスペース設定に移動
2. 「シークレット」セクションに移動
3. 利用可能な認証情報のリストから「Llama」を探す
4. 「設定」または「新規追加」をクリック
5. 指定されたフィールドにAPIキーを入力
6. 希望するLlamaモデルバージョンを選択
7. 「保存」をクリックして認証情報を保存

### ローカルLlamaモデル

1. Jinba Flowのワークスペース設定に移動
2. 「シークレット」セクションに移動
3. 利用可能な認証情報のリストから「Llama」を探す
4. 「設定」または「新規追加」をクリック
5. 接続タイプとして「ローカル」を選択
6. ローカルサーバーURLを入力（例：`http://localhost:11434`）
7. インストールしたモデル名を指定
8. 「保存」をクリックして認証情報を保存

## 利用可能なモデル

### Llama 3モデル

* **Llama 3.1 8B** - ほとんどのタスクに高速で効率的
* **Llama 3.1 70B** - 複雑な推論により適したモデル
* **Llama 3.1 405B** - 最も高性能なモデル（クラウドのみ）

### Llama 2モデル

* **Llama 2 7B** - 軽量モデル
* **Llama 2 13B** - バランスの取れたパフォーマンス
* **Llama 2 70B** - 高性能

## ローカル設定（オプション）

Llamaモデルをローカルで実行したい場合：

1. [Ollama](https://ollama.ai/)をインストール
2. 希望するモデルをプル：`ollama pull llama3.1:8b`
3. Ollamaサービスを開始：`ollama serve`
4. Jinba Flowでローカル接続を設定