最近在用vscode中的GitHub copilot，发现无法使用claude系列的模型
很多小伙伴知道要开代理，开往带你以后claude确实会出来，本地使用没有任何问题，但是如果使用远程服务器ssh，claude系列的模型就消失了，参考这篇博客https://blog.ZEEKLOG.net/qq_40620465/article/details/152000104
按照博主的方法，需要加一个改动，在设置远程服务器（注意不是“用户”）的setting.json时需要加入"http.useLocalProxyConfiguration": true,
完成后再重启vscode，claude就有了：
Windows 11 本地大模型工具链终极教程：Ollama + llama.cpp + LLaMA Factory 本教程将指导你在 Windows 11 系统上，将 Ollama、llama.cpp 和 LLaMA Factory 三个工具统一安装到 E 盘，并实现 GPU 加速、数据集配置和一键启动。所有步骤均已实际验证，适用于 RTX 5080 等现代显卡。 📁 1. 统一文件夹结构（推荐） 在 E 盘 创建父文件夹 LLM，用于集中管理所有相关文件。子文件夹规划如下： text E:\LLM\ ├── Ollama\ # Ollama 程序安装目录 ├── OllamaModels\ # Ollama 下载的模型存放目录
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: 1. 去github这个链接把要用的模型的都enable 2. 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
最近在本地部署LLaMA-Factory时，踩了一连串环境配置的坑——从GitHub克隆失败、CUDA不可用到虚拟环境依赖缺失，最终成功启动WebUI。这篇文章就把完整的排错过程和解决方案整理出来，希望能帮到遇到类似问题的同学。 一、问题背景：本地部署LLaMA-Factory的核心诉求 目标是在Windows 10环境下，基于Anaconda创建虚拟环境，部署LLaMA-Factory并启动WebUI，利用本地NVIDIA MX230显卡（2GB显存）实现GPU加速。但从克隆仓库开始，就遇到了一系列报错，主要涉及三类问题： * 仓库克隆失败（GitHub连接重置、Gitee 403权限拒绝）； * PyTorch CUDA支持缺失（报“Torch not compiled with CUDA enabled”）； * 虚拟环境依赖缺失（直接运行WebUI报“ModuleNotFoundError: No module named 'torch'”）。 二、核心报错解析与分步解决方案 坑1：仓库克隆失败——网络限制与镜像选择 报错现象 从GitHub克隆时提示连
Copilot 的 ask、edit、agent、plan 四种模式，核心区别在于权限范围、操作主动性、代码修改权限、适用场景，以下从定义、工作机制、核心特点、典型场景与操作流程展开，帮你快速区分并选对模式。 一、核心区别速览（表格版） 二、分模式详细解析 1. Ask 模式：纯问答与代码理解 * 工作机制：基于当前文件 / 选中代码的上下文，回答自然语言问题，不修改任何代码，仅输出文字解释、建议或思路。 * 典型用法： * 解释某段代码逻辑（如 “这段 Python 函数做了什么”）； * 咨询技术方案（如 “如何在 Go 中实现重试机制”）； * 调试思路（如 “这个死循环可能的原因”）。 * 关键特点：安全无风险，适合学习、快速澄清和非修改类咨询。