Podłącz model do zadań serwera Palworld

To Ty wybierasz model. GeekCrest łączy się z dostawcą AI w chmurze przez standardowy endpoint API, z modelem działającym lokalnie na Twoim komputerze albo z modelem wbudowanym, a przycisk Test sprawdza połączenie, zanim zlecisz zadanie.

Trzy sposoby podłączenia modelu

Dostawca AI w chmurze

Wybierz to, gdy zadanie jest na tyle trudne, że wymaga dużego modelu, i akceptujesz, że prompt trafi do dostawcy. Klucz zostaje lokalnie. Tekst promptu, w tym tekst plików czytanych przez agenta, jest wysyłany do tego dostawcy, a dostawca może pobierać za to osobną opłatę.

Model na Twoim komputerze

Wybierz model działający lokalnie na Twoim komputerze, gdy pliki, z którymi pracujesz, nie powinny opuszczać maszyny. Wtedy nic nie wychodzi z komputera. Jakość i rozmiar kontekstu zależą od modelu i Twojego sprzętu, więc użyj przycisku Test, zanim na nim polegasz.

Wbudowany model

Wbudowany model to punkt startowy, jeśli nic jeszcze nie podłączyłeś. Zacznij od jednego folderu. Zleć mu małe zadanie, na przykład wylistowanie folderów serwera, i pamiętaj, że prompty trafiają tylko do wybranego przez Ciebie modelu, tak jak przy każdej opcji; strona prywatności wyjaśnia szczegóły.

Co pokazuje przycisk Test

Przycisk Test sprawdza endpoint, zanim poświęcisz na niego sesję. Pokazuje czas odpowiedzi i okno kontekstu, czyli ile tekstu model może przyjąć naraz. Wolna odpowiedź lub małe okno to powód, by dla długich logów wybrać inny model. Przeczytaj wynik sam.

Dopasowanie modelu do zadania

Użyj większego modelu do refaktoryzacji i złożonej logiki, takiej jak czytanie długiego logu razem z plikiem ustawień, a mniejszego do drobnych edycji, na przykład zmiany jednej wartości. run_on_model wysyła jeden trudny krok do większego modelu, a reszta zostaje na Twoim głównym modelu. Decyduj dla każdego zadania.

Żaden model nie ma zawsze racji. Sprawdź diff, zanim go zaakceptujesz, i używaj Ask first, żeby każda zmiana pliku czekała na Twoje OK, zanim cokolwiek zostanie zapisane w folderze serwera.