> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.monostate.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Cuándo Usar la Interfaz de Chat > Interfaz visual para probar e interactuar con modelos entrenados # Cuándo Usar la Interfaz de Chat La interfaz de Chat te permite probar e interactuar con tus modelos entrenados en un navegador. ## Qué Hace La interfaz de Chat (`aitraining chat`) proporciona: * Conversación interactiva con tus modelos entrenados * Generación de respuestas en tiempo real * Historial de conversación * Ajuste de parámetros del modelo (temperature, max tokens, etc.) ## Mejor Para * **Probar modelos entrenados** - Verifica que tu modelo fine-tuneado funciona como se espera * **Experimentación rápida** - Prueba diferentes prompts y parámetros * **Demos** - Muestra a las partes interesadas lo que tu modelo puede hacer * **Depuración** - Identifica problemas en respuestas del modelo ## Cómo Se Ve Abre tu navegador a la interfaz de chat: * Escribe mensajes en un cuadro de chat * Ve respuestas del modelo en tiempo real * Ajusta parámetros de generación * Ve historial de conversación ## Iniciando la Interfaz de Chat ```bash theme={null} # Iniciar la interfaz de chat aitraining chat # Con puerto personalizado aitraining chat --port 7860 # Con host personalizado aitraining chat --host 0.0.0.0 --port 7860 ``` Luego abre `http://localhost:7860` en tu navegador. ## Ejemplo de Flujo de Trabajo 1. Entrena tu modelo con CLI: `aitraining llm --train ...` 2. Inicia interfaz de chat: `aitraining chat` 3. Abre navegador a `localhost:7860` 4. Selecciona tu modelo entrenado 5. Comienza a chatear para probar respuestas 6. Ajusta temperature/parámetros según sea necesario 7. Itera en entrenamiento si es necesario ## Ventajas * **Feedback inmediato** - Ve respuestas instantáneamente * **Sin código requerido** - Solo escribe y chatea * **Interfaz visual** - Fácil de usar * **Ajuste de parámetros** - Ajusta configuraciones de generación en tiempo real ## Limitaciones * **No para entrenar** - Usa CLI o API para entrenar * **Solo local** - Debes acceder a la máquina que lo ejecuta * **Modelo único** - Prueba un modelo a la vez ## Cuándo Usar Algo Más **Usa CLI cuando:** * Necesitas entrenar modelos * Quieres automatizar flujos de trabajo * Necesitas procesamiento por lotes * Quieres experimentos reproducibles **Usa API cuando:** * Construyes aplicaciones * Necesitas control programático * Integras con otros sistemas * Despliegas a producción ## Casos de Uso Comunes ### Verificación Post-Entrenamiento "¿Funcionó mi fine-tuning?" * Carga modelo entrenado * Prueba con prompts de muestra * Verifica calidad de respuesta ### Exploración de Parámetros "¿Qué temperature funciona mejor?" * Prueba diferentes configuraciones de generación * Ve efectos inmediatamente * Encuentra parámetros óptimos ### Preparación de Demo "Muestra al equipo lo que construimos" * Visual, fácil de entender * Demostración interactiva * Sin configuración técnica necesaria ## Consejos 1. **Comienza con temperature baja** - Respuestas más consistentes para pruebas 2. **Guarda buenos prompts** - Documenta lo que funciona 3. **Compara modelos** - Prueba antes/después de fine-tuning 4. **Verifica casos límite** - Prueba entradas inusuales ## Próximos Pasos Comienza con la interfaz de chat Entrena modelos con la línea de comandos