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# 何时使用聊天界面

> 用于测试和与训练模型交互的可视化界面

# 何时使用聊天界面

聊天界面让您可以在浏览器中测试和与训练模型交互。

## 功能

聊天界面（`aitraining chat`）提供：

* 与训练模型的交互式对话
* 实时响应生成
* 对话历史
* 模型参数调整（temperature、max tokens 等）

## 最适合

* **测试训练模型** - 验证您的微调模型是否按预期工作
* **快速实验** - 尝试不同的 prompts 和参数
* **演示** - 向利益相关者展示您的模型能做什么
* **调试** - 识别模型响应中的问题

## 外观

在浏览器中打开聊天界面：

* 在聊天框中输入消息
* 实时查看模型响应
* 调整生成参数
* 查看对话历史

## 启动聊天界面

```bash theme={null}
# 启动聊天界面
aitraining chat

# 使用自定义端口
aitraining chat --port 7860

# 使用自定义主机
aitraining chat --host 0.0.0.0 --port 7860
```

然后在浏览器中打开 `http://localhost:7860`。

## 工作流程示例

1. 使用 CLI 训练模型：`aitraining llm --train ...`
2. 启动聊天界面：`aitraining chat`
3. 在浏览器中打开 `localhost:7860`
4. 选择您的训练模型
5. 开始聊天以测试响应
6. 根据需要调整 temperature/参数
7. 如需要，迭代训练

## 优势

* **即时反馈** - 立即查看响应
* **无需编码** - 只需输入和聊天
* **可视化界面** - 易于使用
* **参数调整** - 实时调整生成设置

## 限制

* **不用于训练** - 使用 CLI 或 API 进行训练
* **仅本地** - 必须访问运行它的机器
* **单个模型** - 一次测试一个模型

## 何时使用其他方式

**当您需要以下功能时使用 CLI：**

* 需要训练模型
* 想要自动化工作流程
* 需要批处理
* 想要可重现的实验

**当您需要以下功能时使用 API：**

* 构建应用程序
* 需要程序化控制
* 与其他系统集成
* 部署到生产环境

## 常见用例

### 训练后验证

"我的微调是否有效？"

* 加载训练模型
* 使用示例 prompts 测试
* 验证响应质量

### 参数探索

"什么 temperature 效果最好？"

* 尝试不同的生成设置
* 立即查看效果
* 找到最佳参数

### 演示准备

"向团队展示我们构建的内容"

* 可视化，易于理解
* 交互式演示
* 无需技术设置

## 提示

1. **从低 temperature 开始** - 测试时响应更一致
2. **保存好的 prompts** - 记录有效的内容
3. **比较模型** - 测试微调前后
4. **检查边缘情况** - 尝试不寻常的输入

## 下一步

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="启动聊天" href="/chat/launching">
    开始使用聊天界面
  </Card>

  <Card title="CLI 训练" href="/cli/llm-training">
    使用命令行训练模型
  </Card>
</CardGroup>