アカウント、請求書および設定
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アカウント、請求書および設定 / 自分のGPU
自分のGPUを接続する
ブラウザが GPU に直接話します。TeachForge のサーバは通りません。
あなたのハードウェア、モデル、データ。請求なし。
何をするか
自分のGPU は TeachForge を、あなたが動かす OpenAI 互換エンドポイント — vLLM、Ollama など — に向けます。パネルは配置を具体的に述べます。ブラウザが直接呼び出し、GPU はマシンから出ず、リクエストは TeachForge のサーバを通りません。
理解しておく価値があるプライバシー特性です。プロンプトはブラウザから自分のマシンへ。TeachForge が見るのは、保存すると選んだ結果であり、トラフィックではありません。
スタンダード以上が必要で、管理者がサイトで持ち込み AI を有効化している必要があります。使えないとき、パネルは2つのどちらが欠けているかを言います。
セットアップ
ブラウザアクセス用にvLLMを設定 が各 OS の手順ガイドへリンクします — Ubuntuデスクトップ、 Windows と macOS。自分のマシン用に従ってください。ブラウザアクセスの部分がつまずきやすく、ガイドがカバーします。
その後、このタブで： Enable をオンにし、 GPUベースURL と Modelを入力し、 接続をテストを押します。成功すると 接続済み — n個のモデルが見つかりましたと読め、モデルが一覧されます。
パネルが明記しても人が見逃す点が2つ。URL は /v1で終わる必要があります。同じコンピュータで GPU を動かすときはループバックアドレスを使ってください。ライブのセキュアサイトでも動きます。ループバックは mixed-content ブロックの例外だからです。マシン名やローカルネットワークアドレスではなりません。
推論オーバーライド
任意の 推論オーバーライド セクションは次を受け取ります。 温度、 最大トークン数、 トップP、 コンテキストウィンドウ、 タイムアウト（秒） と 思考バジェット（トークン）、加えて JSONスキーマを強制（ガイド付きデコード）。
始めはそのままにしてください。触る価値があるのは2つ。長いプロンプトが切られるならコンテキストウィンドウ、大きな生成が終わる前に切られるならタイムアウトです。
VRAM & コンテキスト — おおまかな目安 開示がおよそ 8 GB からの帯を示し、ダウンロード前にモデルが収まるかを判断する最速の方法です。
実行中
ブラウザが GPU と話すので、生成のあいだタブを開いたままにする必要があります。AI パネルもそう言い、このモードとプラットフォームホストとの違いです。
他はすべて同一です。同じコンパイル済みプロンプト、同じタスク既定、同じ戻り値の検証。