Codevalanche 中的本地 AI

本地模型,运行在您选择的设备上。

选择受支持的本地运行时或兼容服务器进行推理。模型大小、内存和硬件决定了该模型是否适合您的任务。

Codevalanche中的一个新任务,消息框里已写好任务说明,随时可以发送。
示例任务中,消息框下方选中了一个本地模型。这是配置示例,并非性能基准测试。

选择推理运行的位置。

内置本地运行时
使用已安装版本支持的模型。在开始本地推理之前,模型设置和下载可能需要网络访问。
LM Studio
启动本地服务器,加载兼容模型,并在 Codevalanche 中配置其端点。任务运行期间,服务器必须保持可用。
兼容 OpenAI 风格 API 的服务器
配置服务器地址、模型和所需凭据。仅有 API 兼容性并不保证能使用所有工具或模型能力。

从小任务开始。

在设置中打开本地模型,配置受支持的模型,或配置本地服务器连接。在示例项目中发送简短请求之前,请检查所选模型。

大型模型可能超出可用内存,或运行过慢而不适合任务。请选择设备能够支持的模型;没有通用的内存要求或速度保证。

本地推理也有边界。

在您自己设备上运行的模型会在该设备上进行推理。模型下载、已连接的工具和外部端点仍可能使用网络。如果服务器地址指向另一台设备,请求就会发送到那台设备。

选择云端智能体会建立独立连接,并可能将任务上下文发送给其提供商。使用敏感项目内容前,请检查当前模型、端点和工具。

安全与数据边界

本地模型没有响应时。

无法访问服务器
检查服务器是否正在运行,以及配置的地址和端口是否与其一致。请从运行 Codevalanche 的设备验证访问。
模型不可用或不兼容
在服务器中加载所需模型,并检查其配置名称和支持的能力。
资源不足
尝试更小的受支持模型,或释放内存。重复请求前,请检查运行时的错误。