เลือกโมเดล AI ที่อ่านโค้ดการฝึกของคุณ
เลือกโมเดล AI ที่ Sigmora ใช้: ผู้ให้บริการคลาวด์ผ่าน API endpoint โมเดลที่ทำงานบนเครื่องของคุณเอง หรือโมเดลในตัว กดทดสอบเพื่อตรวจสอบ endpoint ก่อนเริ่มทำงานกับสคริปต์การฝึกของคุณ
เลือกตำแหน่งที่โมเดลของคุณทำงาน
ผู้ให้บริการ AI บนคลาวด์
ผู้ให้บริการ AI บนคลาวด์เป็นตัวเลือกเมื่อขั้นตอนนั้นต้องการโมเดลขนาดใหญ่กว่า เช่น เมื่อคุณกำลังแก้จุดบกพร่องในสคริปต์การฝึกที่ยาวซึ่งครอบคลุมหลายไฟล์ คุณกรอก API endpoint มาตรฐานและคีย์ API ของคุณ คีย์จะเก็บไว้บนเครื่องของคุณเท่านั้น พรอมต์ของคุณจะเดินทางผ่านเครือข่ายไปยังผู้ให้บริการนั้น และข้อความของไฟล์ใดๆ ที่เอเจนต์อ่านก็เช่นกัน ดังนั้นใช้เฉพาะกับโค้ดและข้อมูลที่คุณได้รับอนุญาตให้ส่งไปที่นั่นเท่านั้น ความลับในผลลัพธ์ของเครื่องมือจะถูกซ่อนก่อนจะถึงโมเดล ความเป็นส่วนตัวขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณเลือก
โมเดลบนเครื่องท้องถิ่น
โมเดลที่ทำงานบนเครื่องของคุณเองเป็นตัวเลือกเมื่อโค้ดหรือข้อมูลของคุณต้องไม่ออกจากเครื่อง คุณชี้ Sigmora ไปที่ endpoint ท้องถิ่นบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวกัน และพรอมต์ของคุณจะไปที่นั่นแทนที่จะไปยังผู้ให้บริการ ด้วยโมเดลท้องถิ่น ไม่มีอะไรออกจากเครื่อง ความเร็วและคุณภาพขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของคุณและโมเดลที่คุณโหลด ดังนั้นลองกับสคริปต์ขนาดเล็กก่อน โมเดลที่อ่อนแออาจพลาดรายละเอียดที่โมเดลที่ใหญ่กว่าจะจับได้ และคุณตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงทุกครั้งไม่ว่าจะเป็นอย่างไร
โมเดลในตัว
โมเดลในตัวพร้อมใช้งานโดยไม่ต้องมี endpoint ของคุณเอง ติดตั้ง Sigmora เปิดแชทและมอบหมายงานให้มัน มันอาจเหมาะสำหรับการลองครั้งแรก เช่น การเขียนไฟล์เพอร์เซปตรอนขนาดเล็ก การเพิ่มบรรทัดบันทึกในสคริปต์การฝึก หรือการอธิบายข้อความแสดงข้อผิดพลาด สำหรับขั้นตอนที่ยากกว่า เช่น การเปลี่ยนแปลงที่กระทบหลายไฟล์ คุณสามารถเชื่อมต่อโมเดลที่ใหญ่กว่าหรือส่งขั้นตอนนั้นไปยังโมเดลที่ใหญ่กว่าด้วย run_on_model คุณสามารถเปลี่ยนโมเดลได้ตลอดเวลา และคุณอ่าน diff ก่อนยอมรับ
ทดสอบการเชื่อมต่อของคุณ
ปุ่มทดสอบตรวจสอบ endpoint ก่อนที่คุณจะพึ่งพามัน กดปุ่มนี้หลังจากกรอกที่อยู่ของผู้ให้บริการคลาวด์หรือโมเดลบนเครื่องของคุณ Sigmora แสดงเวลาตอบสนองและหน้าต่างบริบทของ endpoint นั้น หน้าต่างบริบทบอกคุณว่าโมเดลสามารถอ่านข้อความได้มากแค่ไหน เช่น สคริปต์การฝึกและบันทึกการล็อก รวมกัน ในการร้องขอหนึ่งครั้ง ทดสอบแต่ละ endpoint ครั้งเดียว หากคุณมี 2 endpoint กดทดสอบทั้งสองและเปรียบเทียบกัน เวลาตอบสนองที่ช้ามีค่าควรทราบก่อนแชทที่ยาว และหน้าต่างบริบทขนาดเล็กหมายความว่าคุณควรชี้เอเจนต์ไปที่ไฟล์เดียวในเวลาใดเวลาหนึ่ง การทดสอบตรวจสอบเฉพาะ endpoint เท่านั้น ไม่ได้ประเมินคุณภาพของคำตอบ
เลือกขนาดโมเดลที่เหมาะสม
โมเดลที่ใหญ่กว่าเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับขั้นตอนที่ยาก เช่น การแยกวงจรการฝึกที่กระจายไปหลายไฟล์ หรือการหาสาเหตุที่ค่าความสูญเสียไม่ลดลง โมเดลที่เล็กลงอาจเพียงพอสำหรับการแก้ไขเล็กๆ น้อยๆ เช่น การเปลี่ยนชื่อตัวแปรหรือเพิ่มบรรทัดบันทึก คุณสามารถผสมผสานได้: ทำงานแชทบนโมเดลที่เล็กกว่าและใช้ run_on_model เพื่อส่งขั้นตอนที่ยากหนึ่งขั้นตอนไปยังโมเดลที่ใหญ่กว่า โมเดลใดๆ ก็อาจผิดพลาดได้ เริ่มจากขนาดเล็ก สลับไปใช้โมเดลที่ใหญ่กว่าเมื่อขั้นตอนล้มเหลวซ้ำๆ และตรวจสอบ diff ทุกครั้งก่อนยอมรับ
คุณภาพแตกต่างกันระหว่างโมเดลและผู้ให้บริการ ดังนั้นให้ treat ทุกคำตอบเป็นร่าง ในโหมด Ask first Sigmora จะหยุดก่อนการดำเนินการที่เปลี่ยนแปลงบางอย่างและแสดง diff ดังนั้นคุณจึงสามารถอ่านบรรทัดที่แน่นอนก่อนยอมรับ จากนั้นรันคำสั่งทดสอบของคุณด้วย Shell และดูรหัสการออกและตัวเลขที่พิมพ์ด้วยตัวคุณเอง Auto-run ทำงานทันที ซึ่งเหมาะสำหรับขั้นตอนเล็กๆ ที่คุณไว้วางใจแล้ว ตรวจสอบก่อน
