> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cloudeka.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cloudeka.ai/guideline-for-enterprise/panduan-untuk-enterprise/deka-llm/introduction.md).

# Pendahuluan

*Deka LLM* merupakan salah satu produk pada *Service Portal* Cloudeka yang menyediakan akses ke berbagai model *AI* untuk membantu menghasilkan dan memahami teks. Produk ini dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, seperti interaksi dengan pelanggan, pembuatan konten, dan analisis teks, tanpa perlu mengelola infrastruktur *AI* secara langsung. Jika sudah memiliki akses dan berhasil masuk ke *Service Portal* Cloudeka, pilih menu ***LLM*** untuk membuka halaman *Deka LLM*.

<figure><img src="https://753761090-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FtAYQyBIz2BclZ3ZHHlS4%2Fuploads%2Fgit-blob-70d75b5d38f012a56234ceeaf6b5025e16ac72df%2Fimage.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Untuk membuat *Deka LLM* di *Service Portal* Cloudeka, Anda perlu mengetahui jenis proyek yang digunakan. Pelajari lebih lanjut tentang jenis proyek melalui [Periksa Jenis Proyek](/guideline-for-enterprise/panduan-untuk-enterprise/deka-llm/check-project-type.md).

## *Endpoint Deka LLM*

Saat ini, *Deka LLM* memiliki kategori model berikut:

## 1. *LLM*

Model pembelajaran mesin bahasa skala besar yang dilatih menggunakan sejumlah besar data teks untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami. *LLM* dapat digunakan untuk berbagai tugas *NLP* (*Natural Language Processing*), seperti penerjemahan bahasa, menjawab pertanyaan, pelengkapan teks, dan tugas lainnya.

## 2. *VLM*

Model pembelajaran mesin visual skala besar yang memproses gambar dan teks. *VLM* digunakan untuk tugas yang memerlukan pemahaman gabungan terhadap gambar dan teks, seperti mendeskripsikan gambar, pencarian gambar berbasis teks, atau menjawab pertanyaan berdasarkan gambar.

## 3. *Embedding*

Model pembelajaran mesin yang menggunakan representasi numerik objek, seperti kata, frasa, atau gambar, dalam bentuk vektor pada ruang berdimensi rendah. *Embedding* digunakan untuk menangkap makna atau fitur semantik suatu objek. *Embedding* digunakan pada model yang memerlukan operasi matematis terhadap data nonnumerik, seperti teks atau gambar.

<br>