我使用本地模型执行隐私敏感任务

[rakibhasan]

借助GPT4All，我可以执行类似于 ChatGPT 的任务，而无需依赖云服务或担心数据隐私。设置过程非常顺利：安装应用程序，下载我的模型，一切就绪。无需高级技术技能。

以下是我使用 GPT4All 的方法：

离线执行 AI 任务：从生成内容到运行嵌入，GPT4All 提供与ChatGPT相同的功能， 但具有本地控制。
文档分析： 使用 RAG（检索增强生成）功能，我上传本地文档并快速查询它们以获得见解。
5. Msty：结合本地和云端 AI 模型
使用 msty 结合本地和云端 AI 模型
虽然本地 AI 模型提供了控制和隐私，但有时我 越南电话号码库 需要ChatGPT等云服务的高级功能。Msty 将我的机器上运行的开源模型与基于云的模型相结合，以获得更大的灵活性和性能。

借助 Msty，我为每项任务选择了最佳模型 — 在本地处理隐私敏感型工作，并切换到云模型来处理更复杂的任务。这种混合方法优化了我的工作流程，将云服务的强大功能与本地模型的控制和效率融为一体。

以下是我使用 Msty 的方法：

运行混合 AI 工作流程：使用云模型执行计算要求更高的任务。

轻松在环境之间切换： Msty 让我可以在环境之间切换，提供动态的 AI 方法，而不会增加技术复杂性。
AI编码工具
6. Colab：利用 AI 模型简化编码