> ## 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. # Quando Usar a Interface de Chat > Interface visual para testar e interagir com modelos treinados # Quando Usar a Interface de Chat A interface Chat permite que você teste e interaja com seus modelos treinados em um navegador. ## O Que Faz A interface Chat (`aitraining chat`) fornece: * Conversa interativa com seus modelos treinados * Geração de resposta em tempo real * Histórico de conversação * Ajuste de parâmetros do modelo (temperature, max tokens, etc.) ## Melhor Para * **Testar modelos treinados** - Verifique se seu modelo com fine-tuning funciona como esperado * **Experimentações rápidas** - Experimente diferentes prompts e parâmetros * **Demos** - Mostre às partes interessadas o que seu modelo pode fazer * **Depuração** - Identifique problemas nas respostas do modelo ## Como Parece Abra seu navegador na interface de chat: * Digite mensagens em uma caixa de chat * Veja respostas do modelo em tempo real * Ajuste parâmetros de geração * Visualize histórico de conversação ## Iniciando a Interface de Chat ```bash theme={null} # Iniciar a interface de chat aitraining chat # Com porta personalizada aitraining chat --port 7860 # Com host personalizado aitraining chat --host 0.0.0.0 --port 7860 ``` Então abra `http://localhost:7860` no seu navegador. ## Exemplo de Fluxo de Trabalho 1. Treine seu modelo com CLI: `aitraining llm --train ...` 2. Inicie interface de chat: `aitraining chat` 3. Abra navegador em `localhost:7860` 4. Selecione seu modelo treinado 5. Comece a conversar para testar respostas 6. Ajuste temperature/parâmetros conforme necessário 7. Itere no treinamento se necessário ## Vantagens * **Feedback imediato** - Veja respostas instantaneamente * **Sem código necessário** - Apenas digite e converse * **Interface visual** - Fácil de usar * **Ajuste de parâmetros** - Ajuste configurações de geração em tempo real ## Limitações * **Não é para treinamento** - Use CLI ou API para treinamento * **Apenas local** - Deve acessar a máquina que está executando * **Modelo único** - Teste um modelo por vez ## Quando Usar Outra Coisa **Use CLI quando você:** * Precisa treinar modelos * Quer automatizar fluxos de trabalho * Precisa de processamento em lote * Quer experimentos reproduzíveis **Use API quando você:** * Está construindo aplicações * Precisa de controle programático * Integra com outros sistemas * Implanta em produção ## Casos de Uso Comuns ### Verificação Pós-Treinamento "Meu fine-tuning funcionou?" * Carregue modelo treinado * Teste com prompts de exemplo * Verifique qualidade da resposta ### Exploração de Parâmetros "Qual temperature funciona melhor?" * Experimente diferentes configurações de geração * Veja efeitos imediatamente * Encontre parâmetros ótimos ### Preparação de Demo "Mostre à equipe o que construímos" * Visual, fácil de entender * Demonstração interativa * Sem configuração técnica necessária ## Dicas 1. **Comece com temperature baixa** - Respostas mais consistentes para testes 2. **Salve bons prompts** - Documente o que funciona 3. **Compare modelos** - Teste antes/depois do fine-tuning 4. **Verifique casos extremos** - Experimente entradas incomuns ## Próximos Passos Comece com a interface de chat Treine modelos com a linha de comando