Lore · macOS GPT–LLM Playground é uma ferramenta avançada projetada para desenvolvedores e entusiastas de inteligência artificial que utilizam macOS. Com suporte para macOS 13 e superior, este playground oferece uma experiência rica e multifacetada para explorar modelos de linguagem GPT–LLM. Uma das características mais notáveis é a funcionalidade de 'Time Travel Versioning', que permite aos usuários navegar por diferentes versões de seus modelos e experimentos, facilitando a comparação e análise de resultados ao longo do tempo.
Além disso, o Lore suporta 'Combinatorial Runs', permitindo a execução de múltiplas variantes de modelos simultaneamente. Isso é particularmente útil para testar diferentes configurações e parâmetros de forma eficiente. A ferramenta também inclui 'Full-Text Search', que facilita a localização de informações específicas dentro de grandes volumes de texto gerados pelos modelos.
Para aqueles preocupados com custos, o Lore oferece 'Model-Cost Aware API & Token Stats', que fornece insights detalhados sobre o uso de tokens e os custos associados à execução de modelos. Isso ajuda os usuários a gerenciar seus recursos de forma mais eficaz.
Outro recurso destacável é o suporte a 'Custom Endpoints', que permite aos usuários integrar seus próprios modelos locais e endpoints personalizados. Isso amplia a flexibilidade e a aplicabilidade do playground em diversos cenários de desenvolvimento.
A interface do Lore é projetada para ser intuitiva e eficiente, com suporte a 'Tables Syntax', 'LaTeX Notes', e 'Export Shortcuts', que facilitam a organização e exportação de dados e resultados. Para desenvolvedores que preferem uma experiência de codificação mais tradicional, o Lore também oferece 'Vim Mode', que suporta comandos e atalhos do editor de texto Vim.
Por fim, o Lore inclui um 'Sandbox' seguro para testar e experimentar sem riscos, garantindo que os usuários possam explorar todas as funcionalidades com confiança. Desenvolvido com Cocoa, SwiftUI e SQLite, o Lore é uma ferramenta robusta e confiável para qualquer pessoa interessada em explorar o potencial dos modelos GPT–LLM no macOS.
