Koppel een AI-model aan je machine learning-project

Met Model Ledger bepaal je hoe de agent communiceert met een taalmodel. Je kiest een cloudaanbieder via een standaard API-eindpunt, draait een model lokaal op je pc, of gebruikt het ingebouwde model. Deze keuze heeft invloed op privacy en snelheid.

Kies de bron van je model

Cloud-AI-aanbieder

Gebruik een cloud-AI-aanbieder via een standaard API-eindpunt. Je prompt en bestandsinhoud verlaten je machine. Jij bepaalt welke aanbieder je kiest en betaalt voor het gebruik. De agent stuurt data alleen naar dat specifieke eindpunt.

Lokaal pc-model

Draai een model direct op je pc. Hierdoor blijft al je gegevens binnen je computer. Je prompts en bestandsinhouden verlaten de machine nooit. Dit is ideaal voor gevoelige projecten of strikte privacyregels. Jij beheert de modelbestanden en hardwarebronnen zelf.

Ingebouwd model

Er is een ingebouwd model beschikbaar als optie.

Test je verbinding

Druk op de knop Testen om je eindpunt te controleren. Het hulpmiddel toont de responstijd en de grootte van het contextvenster.

Kies het juiste model voor de taak

Gebruik een groter model voor refactors of complexe logica. Gebruik een kleiner model voor kleine aanpassingen. Het hulpprogramma run_on_model stuurt moeilijke stappen naar een groter model.

De kwaliteit verschilt per model en instellingen. Controleer altijd de diff voordat je wijzigingen accepteert. Gebruik Ask first om te pauzeren voordat elke actie iets wijzigt. Je ziet de exacte bestandswijzigingen en kunt beslissen of ze correct zijn.