Conecta un modelo de IA para tu proyecto de machine learning

Model Ledger te permite elegir cómo el agente se comunica con un modelo de lenguaje. Puedes elegir un proveedor en la nube mediante un endpoint API estándar, ejecutar un modelo localmente en tu PC o usar el modelo integrado. Esta elección afecta la privacidad y la velocidad.

Elige el origen de tu modelo

Proveedor de IA en la nube

Usa un proveedor de IA en la nube a través de un endpoint API estándar. Tu prompt y el contenido de los archivos salen de tu máquina. Tú decides qué proveedor usar y pagas por su consumo. El agente envía datos únicamente a ese endpoint específico.

Modelo local en PC

Ejecuta un modelo directamente en tu PC. Esto mantiene todos tus datos dentro de tu computadora. Tus prompts y el contenido de los archivos nunca salen del equipo. Es ideal para proyectos sensibles o para cumplir con reglas estrictas de privacidad. Tú gestionas los archivos del modelo y los recursos de hardware.

Modelo integrado

Cuenta con la opción de un modelo integrado.

Prueba tu conexión

Presiona el botón Probar para verificar tu endpoint. La herramienta muestra el tiempo de respuesta y el tamaño de la ventana de contexto.

Elige el modelo adecuado para la tarea

Usa un modelo más grande para refactorizaciones o lógica compleja. Usa un modelo más pequeño para ediciones pequeñas. La herramienta run_on_model envía pasos complejos a un modelo más grande.

La calidad varía entre modelos y configuraciones. Revisa siempre el diff antes de aceptar cambios. Usa Ask first para pausar antes de cada acción que modifique algo. Ves los cambios exactos en los archivos y puedes decidir si son correctos.