VSCode + Copilot下:配置并使用 DeepSeek

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。

🎯 核心目标

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。


📦 第一步:准备工作

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

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核心完成项:基于Conda搭建Ultralytics8.0+PyTorch2.1专属环境,完成COCO2017机器人场景子集筛选(8000张,7000训+1000验),跑通YOLOv8n基础训练(epoch=50),小障碍物mAP≥65%,模型可正常输出推理结果,满足周验收全部目标。 环境说明:全程使用Conda进行包管理与环境隔离,无pip命令使用,规避版本兼容问题;模型选用YOLOv8n(轻量化版本,适配机器人端算力限制),替代原计划YOLOv9n,核心实操逻辑一致。 一、本周核心目标与执行思路 1. 核心目标 1. 掌握YOLO系列核心创新与轻量化模型适配逻辑,聚焦机器人室内小场景(室内小障碍物/桌椅/行人/台阶)检测需求; 2. 搭建稳定可复现的Ultralytics+PyTorch训练环境,规避版本冲突; 3. 筛选并整理符合YOLO格式的机器人场景自定义数据集,完成基础标注与训练集/验证集划分; 4. 跑通YOLOv8n基础训练流程,验证数据集与模型兼容性,获取基础精度、参数量、

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初次接触无人机数据处理时,我完全找不到清晰的流程指引,甚至对大疆采集的数据如何使用都毫无头绪。查阅了不少资料,发现信息也相当有限。为避免日后遗忘,特此记录下摸索出的操作流程,权当备忘。 1. 想要使用Pix4D软件的朋友请注意:这款软件需要付费购买。我查阅了网上资源,发现大多数人都没有提供免费版本。我已经购买了“正版”软件,有需要的朋友可以私信我,我会分享下载链接给你。 2. 结束,到这里 下面是软件处理影像过程 (1)、首先打开Pix4DTool,点击start或者Auto start以后,立马会将软件的网进行断开,这样就可以进行使用pix4d软件了。 (2)、此时打开软件的界面如下所示 (3)、拷贝数据到电脑然后打开软件新建项目输入项目名称并选好路径点击下一步 (4)、添加无人机照片路径或选择添加照片完成并点击下一步 (5)、因为精灵RTK照片自带POS信息这里就直接默认坐标系,相机参数是写入在照片里可以自动读取,如果不确定就用记事本打开照片找到XMP把相机信息参数输入点击下一步 (6)、输出坐标系选择自己需要的坐标系,和像控点一致的

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