Alege modelul AI care citește codul tău de antrenament
Alege ce model AI folosește Sigmora: un furnizor cloud printr-un endpoint API, un model care rulează pe propriul tău PC sau modelul integrat. Apasă Test pentru a verifica un endpoint înainte de a începe să lucrezi la scripturile tale de antrenament.
Alege unde rulează modelul tău
Furnizor AI cloud
Un furnizor AI cloud este alegerea potrivită când un pas necesită un model mai mare, de exemplu când depanezi un script lung de antrenament care se întinde pe mai multe fișiere. Introdu un endpoint API standard și cheia ta API. Cheile rămân pe PC-ul tău. Solicitărilor tale li se trimite textul prin rețea către acel furnizor, la fel și textul oricărei fișiere pe care agentul o citește, așa că folosește-l doar cu cod și date pe care ai voie să le trimiți acolo. Secretele din ieșirea instrumentelor sunt mascate înainte să ajungă la model. Confidențialitatea depinde de furnizorul pe care îl alegi.
Model pe PC local
Un model care rulează pe propriul tău PC este alegerea potrivită când codul sau datele tale nu trebuie să părăsească mașina. Indici Sigmora către un endpoint local pe același calculator, iar solicitările tale ajung acolo în loc să meargă la un furnizor. Cu un model local, nimic nu părăsește mașina. Viteza și calitatea depind de hardware-ul tău și de modelul pe care îl încarci, așa că încearcă mai întâi cu un script mic. Un model slab poate rata detalii pe care un model mai mare le-ar prinde, iar tu revizuiești fiecare diff în orice caz.
Model integrat
Modelul integrat este gata de utilizare fără un endpoint personal. Instalează Sigmora, deschide un chat și dă-i o sarcină. Poate fi potrivit pentru o primă încercare, cum ar fi scrierea unui fișier perceptron mic, adăugarea unei linii de jurnalizare la un script de antrenament sau explicarea unui mesaj de eroare. Pentru un pas mai dificil, cum ar fi o modificare care atinge mai multe fișiere, poți conecta un model mai mare sau poți trimite acel pas la unul cu run_on_model. Poți schimba modelele în orice moment, iar tu citești diff-ul înainte de a-l accepta.
Testează conexiunea
Butonul Test verifică un endpoint înainte să te bazezi pe el. Apasă-l după ce ai introdus adresa unui furnizor cloud sau a unui model de pe PC. Sigmora afișează timpul de răspuns și fereastra de context a acelui endpoint. Fereastra de context îți spune cât text, cum ar fi un script de antrenament și un jurnal împreună, poate citi modelul într-o singură solicitare. Testează fiecare endpoint o dată. Dacă ai 2 endpoint-uri, apasă Test pe ambele și compară-le. Un răspuns lent merită cunoscut înainte de un chat lung, iar o fereastră de context mică înseamnă că ar trebui să indici agentul către un fișier pe rând. Test verifică doar endpoint-ul; nu evaluează calitatea răspunsurilor.
Alege dimensiunea potrivită a modelului
Un model mai mare este alegerea mai bună pentru pași dificili, cum ar fi dezasenarea unei bucle de antrenament care se întinde pe mai multe fișiere sau aflarea motivului pentru care pierderea nu scade. Un model mai mic poate fi suficient pentru editări mici, cum ar fi redenumirea unei variabile sau adăugarea unei linii de jurnalizare. Le poți amesteca: rulează chat-ul pe un model mai mic și folosește run_on_model pentru a trimite un singur pas dificil la unul mai mare. Orice model poate greși. Începe mic. Treci la un model mai mare când un pas eșuează în mod repetat și revizuiește diff-ul de fiecare dată înainte de a-l accepta.
Calitatea variază între modele și între furnizori, așa că tratează fiecare răspuns ca pe un proiect. În modul Ask first, Sigmora se oprește înainte de acțiunile care modifică ceva și afișează diff-ul, astfel încât să poți citi liniile exacte înainte de a le accepta. Apoi rulează comanda ta de test cu Shell și verifică codul de ieșire și numerele tipărite singur. Auto-run acționează imediat, ceea ce se potrivește pentru pași mici pe care deja îi ai de încredere. Revizuiește mai întâi.
