Conecte um modelo de IA ao seu projeto de machine learning

O Model Ledger permite que você defina como o agente se comunica com um modelo de linguagem. Você pode escolher um provedor de nuvem por meio de um endpoint de API padrão, executar um modelo localmente no seu PC ou usar o modelo embutido. Essa escolha impacta a privacidade e a velocidade.

Escolha a origem do seu modelo

Provedor de IA na nuvem

Use um provedor de IA na nuvem por meio de um endpoint de API padrão. Seu prompt e o conteúdo dos arquivos saem do seu computador. Você escolhe o provedor e paga pelo uso. O agente envia dados apenas para esse endpoint específico.

Modelo local no PC

Execute um modelo diretamente no seu PC. Isso mantém todos os seus dados dentro do seu computador. Seus prompts e o conteúdo dos arquivos nunca saem da máquina. É ideal para projetos sensíveis ou com regras rígidas de privacidade. Você gerencia os arquivos do modelo e os recursos de hardware sozinho.

Modelo embutido

Um modelo embutido está disponível como opção.

Teste sua conexão

Pressione o botão Testar para verificar seu endpoint. A ferramenta exibe o tempo de resposta e o tamanho da janela de contexto.

Escolha o modelo ideal para a tarefa

Use um modelo maior para refatorações ou lógica complexa. Use um modelo menor para edições simples. A ferramenta run_on_model encaminha etapas mais complexas para um modelo maior.

A qualidade varia entre modelos e configurações. Sempre revise o diff antes de aceitar as alterações. Use Ask first para pausar antes de cada ação que modifica algo. Você vê as alterações exatas no arquivo e decide se estão corretas.