Cherry Studio AI Howto

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Cherry Studio IA est un puissant client de bureau qui prend en charge plusieurs grands modèles de langage (LLMs) sur les plateformes Windows, macOS et Linux, permettant aux utilisateurs de passer facilement entre différents modèles d'IA pour une productivité accrue.
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Profil de Cherry Studio AI
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Qu'est-ce que Cherry Studio AI
Fonctionnalités de Cherry Studio AI et cas d'utilisation

Comment utiliser Cherry Studio AI

Télécharger et Installer: Téléchargez Cherry Studio pour votre plateforme (Windows, macOS Intel/Apple Silicon ou Linux) et installez-le sur votre ordinateur
Configurer les Paramètres: Cliquez sur les paramètres dans le coin inférieur gauche, sélectionnez votre fournisseur de modèle préféré, et cliquez pour demander une CLÉ API
Configurer la Clé API: Remplissez la CLÉ API demandée et cliquez pour tester ; après avoir réussi le test, cliquez sur le bouton de démarrage du service dans le coin supérieur droit
Sélectionner le Modèle: Sélectionnez les paramètres du modèle à gauche pour définir le modèle pour la conversation
Démarrer la Conversation: Retournez à la page d'accueil pour commencer la conversation avec l'IA. Vous pouvez maintenant passer librement entre différents modèles d'IA pendant les conversations
Fonctionnalités Supplémentaires: Vous pouvez créer plusieurs agents intelligents, créer plusieurs sujets, et utiliser plusieurs modèles pour répondre à des questions dans la même conversation. L'interface prend également en charge le tri par glisser-déposer des agents intelligents et des conversations

FAQ de Cherry Studio AI

Cherry Studio AI prend en charge plusieurs plateformes, y compris Windows, macOS (à la fois Intel et Apple Silicon) et Linux.

Tendances du trafic mensuel de Cherry Studio AI

Cherry Studio AI a connu une augmentation de 1176,6% des visites, atteignant 2,0M d'utilisateurs. Cette croissance significative est probablement due à la récente mise à jour du produit en un client de bureau IA multi-modèles disponible sur plusieurs plateformes, qui améliore l'efficacité du travail et de l'apprentissage. De plus, la tendance générale vers des fenêtres de contexte quasi illimitées dans les modèles d'IA a pu contribuer à sa popularité.

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