계정, 결제 및 설정
TeachFORGE.ai
계정, 결제 & 설정 / 자체 GPU
본인 GPU 연결
브라우저가 GPU와 직접 대화합니다. TeachForge 서버를 거치지 않습니다.
당신의 하드웨어, 당신의 모델, 당신의 데이터, 청구 없음.
하는 일
본인 GPU 가 TeachForge를 당신이 돌리는 OpenAI 호환 엔드포인트 — vLLM, Ollama 등 — 에 가리킵니다. 패널이 배치를 구체적으로 말합니다. 브라우저가 직접 호출하고, GPU는 기계를 떠나지 않으며, 어떤 요청도 TeachForge 서버를 거치지 않습니다.
이해할 가치가 있는 프라이버시 속성입니다. 프롬프트는 브라우저에서 자신의 기계로 갑니다. TeachForge는 저장하기로 한 결과만 보지, 트래픽은 보지 않습니다.
스탠다드 이상이 필요하고, 관리자가 사이트에서 자체 AI 가져오기를 켠 상태여야 합니다. 패널이 둘 중 무엇이 빠져 쓸 수 없는지 말합니다.
설정하기
브라우저 접근용 vLLM 설정 이 운영체제마다 단계별 안내로 연결합니다 — Ubuntu 데스크톱, Windows 과 macOS. 자신의 기계용을 따르십시오. 브라우저 접근 부분이 사람들을 잡고, 안내가 그것을 다룹니다.
그다음 이 탭에서: 사용 을 켜고, GPU 기본 URL 와 모델을 입력한 뒤 연결 테스트를 누르십시오. 성공은 연결됨 — 모델 n개 발견이며 모델이 나열됩니다.
패널이 말해도 사람들이 놓치는 세부 둘. URL은 /v1로 끝나야 합니다. 그리고 GPU가 같은 컴퓨터에서 돌 때는 루프백 주소를 쓰십시오 — 라이브 보안 사이트에서도 됩니다. 루프백은 혼합 콘텐츠 차단에서 제외되기 때문입니다. 기계 이름이나 로컬 네트워크 주소는 그렇지 않습니다.
추론 재정의
선택적 추론 재정의 구역이 받습니다. 온도, 최대 토큰, Top P, 컨텍스트 창, 타임아웃(초) 과 사고 예산(토큰), 그리고 JSON 스키마 강제(유도 디코딩).
처음에는 그대로 두십시오. 손을 뻗을 가치 있는 둘은 긴 프롬프트가 잘릴 때의 컨텍스트 창과, 큰 생성이 끝나기 전에 끊길 때의 타임아웃입니다.
VRAM & 컨텍스트 — 대략 안내 공개가 약 8GB부터의 밴드를 주며, 받기 전에 모델이 맞을지 판단하는 가장 빠른 방법입니다.
실행 중
브라우저가 GPU와 대화하므로, 생성 전체 동안 탭을 열어 둬야 합니다. AI 패널이 그렇게 말하며, 이것이 이 모드와 플랫폼 호스팅의 차이입니다.
나머지는 동일합니다. 같은 컴파일된 프롬프트, 같은 작업 기본값, 돌아온 것에 대한 같은 검증.