Podłącz model AI do projektu uczenia maszynowego

Model Ledger pozwala wybrać sposób komunikacji agenta z modelem językowym. Możesz wybrać dostawcę chmury przez standardowy punkt końcowy API, uruchomić model lokalnie na swoim komputerze lub użyć modelu wbudowanego. Ten wybór wpływa na prywatność i szybkość.

Wybierz źródło modelu

Dostawca AI w chmurze

Korzystaj z dostawcy AI w chmurze przez standardowy punkt końcowy API. Twoje zapytania i zawartość plików opuszczają Twój komputer. Sam wybierasz dostawcę i płacisz za jego użycie. Agent wysyła dane tylko do tego konkretnego punktu końcowego.

Lokalny model na PC

Uruchom model bezpośrednio na swoim komputerze. Dzięki temu wszystkie Twoje dane pozostają wewnątrz komputera. Twoje zapytania i zawartość plików nigdy nie opuszczają maszyny. To rozwiązanie idealne dla projektów wrażliwych lub wymagających ścisłej prywatności. Sam zarządzasz plikami modelu i zasobami sprzętowymi.

Model wbudowany

Model wbudowany jest dostępny jako opcja.

Przetestuj połączenie

Naciśnij przycisk Test, aby sprawdzić punkt końcowy. Narzędzie pokazuje czas odpowiedzi i rozmiar okna kontekstowego.

Dobierz odpowiedni model do zadania

Użyj większego modelu do refaktoryzacji lub złożonej logiki. Użyj mniejszego modelu do drobnych edycji. Narzędzie run_on_model wysyła trudniejsze kroki do większego modelu.

Jakość zależy od modelu i ustawień. Zawsze sprawdzaj różnice (diff) przed zaakceptowaniem zmian. Użyj opcji Ask first, aby zatrzymać się przed każdą akcją zmieniającą stan plików. Widzisz dokładne zmiany i możesz zdecydować, czy są poprawne.