github copilot vscode插件 没有模型
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
- 去github这个链接把要用的模型的都enable
- 卸载重装copilot插件
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
Firefly vs LLaMA Factory 全方位对比表 + 生物医药垂类微调选型建议 一、核心维度对比表格 对比维度Firefly(流萤)LLaMA Factory开发主体个人开源:杨建新(YeungNLP),前Shopee NLP工程师,中山大学硕士社区开源:hiyouga核心维护,全球开源社区协同迭代项目定位聚焦中文大模型的轻量化训练框架+配套中文优化模型通用型全栈大模型微调框架,无语言/模型偏向,极致兼容支持基座模型以中文友好模型为主(Llama系列、Qwen、ChatGLM、Firefly自训模型),覆盖有限但深度适配全主流开源模型全覆盖(Llama、Qwen、Mistral、DeepSeek、GLM、Yi、Firefly等),几乎无适配成本支持微调方式基础SFT、LoRA/QLoRA、增量预训练,进阶对齐方法较少SFT、DPO/IPO/KTO、RLHF、预训练、多模态微调,全流程对齐方案完整中文优化原生深度优化:中文分词、语料、表达逻辑专项适配,
1.引言 随着大模型在各类智能应用中的广泛应用,高效的推理硬件成为关键瓶颈。昇腾 NPU(Ascend Neural Processing Unit)凭借其高算力、低能耗以及对 SGLang 的深度优化,能够显著提升大模型推理性能。本文以 Llama 3-8B-Instruct 为例,通过在昇腾 NPU 上的实测,展示其在吞吐量、延迟和资源利用方面的优势,并探索可行的优化策略,为开发者在今后的开发中提供可参考的案例。 在本篇文章中我们会使用到Gitcode的Notebook来进行实战,GitCode Notebook 提供了开箱即用的云端开发环境,支持 Python、SGLang 及昇腾 NPU 相关依赖,无需本地复杂环境配置即可直接运行代码和进行实验。对于没有硬件平台的小伙伴来说是非常便利的。 GitCode Notebook使用链接:https://gitcode.com/user/m0_49476241/notebook。 2.实验环境与准备 2.
Claude Code 主要有三大核心权限/执行模式(默认、自动编辑、计划),以及思考强度模式、危险模式等辅助模式。 一、三大核心执行模式(权限控制) 这是最常用的三种模式,控制 Claude 对文件与命令的自动化程度,可通过 Shift+Tab 循环切换。 1. 默认模式(Normal / Manual Approval) * 状态栏:? for shortcuts * 行为:每次文件编辑、命令执行前都需要你手动批准(Y/N/跳过) * 适用:学习阶段、不熟悉的项目、重要/敏感修改、需要精细控制 * 特点:最安全、掌控感最强,但效率较低 2. 自动编辑模式(Auto-Accept / Accept Edits) * 状态栏:
1. 引言:AIGC 的崛起与挑战 在过去几年中,人工智能生成内容(AIGC)技术突飞猛进。AIGC 涉及了文本生成、图像创作、音乐创作、视频制作等多个领域,并逐渐渗透到日常生活的方方面面。传统的内容创作方式已经被许多人类创作者所推崇,但随着时间的推移,人工智能的出现使得创作的边界变得更加模糊。 然而,尽管人工智能技术取得了巨大进展,如何高效地将 AI 模型与计算平台结合,以便为 AIGC 提供更加高效、智能的支持,仍然是一个关键问题。蓝耘智算与通义万相 2.1 的结合为解决这一问题提供了新的方向。这种创新的技术融合使得 AIGC 可以不仅仅依赖于数据处理的能力,还可以实现智能化的生成和创作,推动内容创作的未来。 2. 蓝耘智算:为 AIGC 提供智能支持 2.1 蓝耘智算简介 蓝耘智算是一种综合性计算平台,专注于为大规模人工智能应用提供优化计算资源。在过去几年中,蓝耘智算不断发展壮大,已成为许多行业中的顶尖计算平台之一,广泛应用于机器学习、