> ## Documentation Index
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# Escolhendo Sua Interface
> CLI, Chat ou API - escolha a ferramenta certa
# Qual Interface Usar
O AI Training oferece três formas de trabalhar. Escolha com base em suas necessidades.
## Comparação Rápida
| Interface | Melhor Para | O Que Faz |
| --------- | --------------- | -------------------------------------------- |
| **CLI** | Treinar modelos | Executar trabalhos de treinamento, automação |
| **Chat** | Testar modelos | Chat interativo com modelos treinados |
| **API** | Construir apps | Integrar treinamento em aplicações |
## As Três Opções
**Treinar modelos**
Digite comandos para treinar modelos. Perfeito para automação e scripts.
`aitraining llm --train ...`
**Testar modelos**
Interface de navegador interativa para testar modelos treinados.
`aitraining chat`
**Construir apps**
Importe e use em código Python.
`from autotrain.trainers.clm import train`
## Guia de Decisão Simples
**Treinando um modelo?** → Use a CLI
**Testando um modelo treinado?** → Use a interface Chat
**Construindo uma aplicação?** → Use a API Python
## Fluxo de Trabalho Típico
A maioria dos usuários segue este padrão:
1. **Treine com CLI** - `aitraining llm --train --model meta-llama/Llama-3.2-1B --data-path ./data`
2. **Teste com Chat** - `aitraining chat` → abra navegador → teste seu modelo
3. **Itere** - Ajuste treinamento, teste novamente
4. **Implante com API** - Integre em sua aplicação
## Todas Funcionam Juntas
As interfaces se complementam:
* **CLI** faz o trabalho pesado (treinamento)
* **Chat** permite verificar resultados rapidamente
* **API** permite integração em produção
## Combinando Interfaces
Você não está preso a uma:
1. **Treine com CLI** → **Teste com Chat** → **Implante com API**
2. **Experimente com API** → **Automatize com CLI**
3. **Teste rápido com Chat** → **Treinamento completo com CLI**
## Migração é Fácil
As interfaces compartilham as mesmas configurações subjacentes:
**CLI usa flags** → **API usa parâmetros**
```
CLI: --learning-rate 2e-5 --batch-size 4
API: learning_rate=2e-5, batch_size=4
```
Mesmos valores, formato diferente.
## Próximos Passos
Pronto para escolher? Mergulhe em sua interface:
Treinamento por linha de comando
Testar modelos
Integração Python