以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。
通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现调用。
在开始配置前，确保完成以下准备：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 1. 安装插件 | 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。 | 这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。 |
| 2. 获取 API Key | 访问 DeepSeek 平台，注册/登录后创建并复制你的 API Key。 |
15分钟零基础搭建AI写作助手：oobabooga完整部署终极指南 【免费下载链接】one-click-installersSimplified installers for oobabooga/text-generation-webui. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/one-click-installers 还在为AI环境配置的复杂流程而头疼？想要体验智能文本生成的强大能力却被技术门槛阻挡？这份由专业开发者精心打磨的实战手册，将带你用最简化的方式完成AI写作平台的完整搭建。无论你是技术小白还是资深玩家，都能在这份指南中找到适合自己的快速部署方案。 🎯 部署前准备：环境检查清单 在开始安装前，请完成以下环境准备： 基础配置要求： * 操作系统：Windows 10+/Linux/macOS/WSL2 * 存储空间：至少10GB可用空间 * 内存容量：8GB及以上推荐 * 网络环境：稳定网络连接 权限配置要点： * Windows用户：确保管理员权限运行 * Linux/macOS用户：赋予脚本执行权限
前言 当对机器人动作策略的预测越来越成熟稳定之后(比如ACT、比如扩散策略diffusion policy)，为了让机器人可以拥有更好的泛化能力，比较典型的途径之一便是基于预训练过的大语言模型中的广泛知识，然后加一个policy head(当然，一开始背后的模型比较简单，比如有用LSTM或MLP——RoboFlamingo) 再之后，便出来了越来越多成熟稳定的专门的VLA模型，比如OpenVLA，再比如近期介绍过过的π0——用于通用机器人控制的VLA模型：一套框架控制7种机械臂(基于PaliGemma和流匹配的3B模型) 1. π0的意义在于，首次用同一套策略/算法操作不同机器人/机械臂，这种基于机器人大模型的「预训练-微调」模式，很快会越来越多(犹如此前大模型革命NLP 其次CV等各模态，目前到了robot领域)，算是代表了通用机器人的核心发展方向 2. 且π0 比英伟达的HOVER早一点，当然，同时期的RDT GR2也有这个潜力的，期待这两 后续的更新 一个多月前(本文首发于25年1月)，有朋友曾说，一个月内，π0 会开源来着，当时虽然觉得不太可能，但还是抱着期待，可还
Meta-Llama-3-8B-Instruct避坑指南：从部署到对话全流程解析 1. 引言 随着大模型技术的快速发展，Meta于2024年4月发布了Llama 3系列中的中等规模版本——Meta-Llama-3-8B-Instruct。该模型在指令遵循、多任务处理和对话能力方面表现出色，尤其适合单卡部署场景。得益于其GPTQ-INT4量化版本仅需约4GB显存，RTX 3060及以上消费级GPU即可流畅运行，成为个人开发者与中小企业构建AI对话应用的理想选择。 本文基于vllm + open-webui技术栈，结合实际部署经验，系统梳理从环境配置、模型加载到Web界面集成的完整流程，并重点剖析常见问题及其解决方案，帮助读者高效搭建稳定可用的本地化对话系统。 2. 技术选型与核心优势 2.1 模型特性概览 Meta-Llama-3-8B-Instruct 是一个经过指令微调的80亿参数密集模型，具备以下关键优势： * 高性能低门槛：FP16精度下占用约16GB显存，GPTQ-INT4量化后可压缩至4GB以内，支持RTX 3060/4060等主流消费级显卡。 * 长上
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