अपने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए AI मॉडल कनेक्ट करें

Model Ledger आपको यह चुनने की सुविधा देता है कि एजेंट लैंग्वेज मॉडल से कैसे बात करे। आप एक स्टैंडर्ड API एंडपॉइंट के ज़रिए क्लाउड प्रोवाइडर चुन सकते हैं, अपने पीसी पर लोकल मॉडल चला सकते हैं, या इनबिल्ट मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। यह चयन प्राइवेसी और स्पीड को प्रभावित करता है।

अपने मॉडल स्रोत का चयन करें

क्लाउड AI प्रोवाइडर

एक स्टैंडर्ड API एंडपॉइंट के ज़रिए क्लाउड AI प्रोवाइडर का उपयोग करें। आपका प्रॉम्प्ट और फ़ाइल कंटेंट आपके मशीन से बाहर निकल जाता है। आप यह नियंत्रित करते हैं कि आप किस प्रोवाइडर को चुनते हैं और उनके उपयोग के लिए भुगतान करते हैं। एजेंट डेटा केवल उसी विशिष्ट एंडपॉइंट पर भेजता है।

लोकल पीसी मॉडल

अपने पीसी पर सीधे एक मॉडल चलाएं। इससे आपका सारा डेटा आपके कंप्यूटर के अंदर ही रहता है। आपके प्रॉम्प्ट और फ़ाइल कंटेंट कभी भी मशीन से बाहर नहीं जाते। यह सेंसिटिव प्रोजेक्ट्स या सख्त प्राइवेसी नियमों के लिए आदर्श है। आप मॉडल फ़ाइलों और हार्डवेयर संसाधनों का प्रबंधन स्वयं करते हैं।

इनबिल्ट मॉडल

एक इनबिल्ट मॉडल विकल्प के रूप में उपलब्ध है।

अपने कनेक्शन का परीक्षण करें

अपने एंडपॉइंट की जांच करने के लिए टेस्ट बटन दबाएं। टूल रिस्पॉन्स टाइम और कंटेक्सट विंडो का साइज़ दिखाता है।

कार्य के लिए सही मॉडल चुनें

रिफैक्टर या जटिल लॉजिक के लिए बड़ा मॉडल उपयोग करें। छोटे एडिट्स के लिए छोटा मॉडल उपयोग करें। run_on_model टूल कठिन स्टेप्स को बड़े मॉडल पर भेजता है।

मॉडल्स और सेटिंग्स के बीच क्वालिटी अलग-अलग होती है। बदलावों को स्वीकार करने से पहले हमेशा diff की समीक्षा करें। Ask first का उपयोग करें ताकि हर उस एक्शन से पहले रुक सकें जो कुछ बदलता है। आप सटीक फ़ाइल बदलाव देख सकते हैं और यह निर्णय ले सकते हैं कि वे सही हैं या नहीं।