"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"],}这是 VS Code 的远程开发配置项，用于控制扩展在远程环境（如 SSH、容器、WSL）中的运行位置。可选值：
“ui”：扩展在本地客户端运行
“workspace”：扩展在远程服务器运行
这两个扩展始终在 本地客户端运行，即使你连接了远程开发环境。
从 0 到 1：解决 VS Code 远程连服务器后 GitHub Copilot 无法使用问题 当您使用 VS Code 的远程功能（如 SSH 或容器）连接到服务器时，GitHub Copilot 可能无法正常工作，这通常是由于远程环境中的网络、扩展安装或身份验证问题导致的。我将一步步引导您解决这个问题，确保过程清晰可靠。请按照顺序操作，并测试每个步骤。 步骤 1: 确认本地 Copilot 正常工作 在开始远程连接前，先确保 Copilot 在您的本地 VS Code 中工作正常。 * 打开本地 VS Code。 * 创建一个新文件（如 test.py），输入一些代码（如 def
Kimi K2 是 Moonshot AI 于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型（MoE），支持最大 128K 上下文，激活参数规模为 32B，具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来，许多开发者希望将其部署在本地，以获得更高的私密性和灵活性。 本文将详细介绍三种主流本地部署路径，并提供完整的配置步骤和使用建议。 📦 准备工作（通用部分） 在进行部署前，请准备如下环境与资源： ✅ 最低硬件配置建议： 项目要求存储空间≥ 250 GB（用于量化模型，若使用 FP8 请预留 1 TB）内存≥ 128 GB RAM（越大越流畅）GPU≥ 24 GB 显存，推荐多卡（如 2×A100、H100）操作系统Linux（Ubuntu 推荐）
SOONet实战手册：视频格式转码建议（H.264 MP4）、分辨率适配最佳实践 1. 项目概述 SOONet是一个基于自然语言输入的长视频时序片段定位系统，它能够通过一次网络前向计算就精确定位视频中的相关片段。这个系统在处理长视频内容时表现出色，可以处理小时级别的视频文件，为视频内容分析和检索提供了强大的技术支持。 在实际使用过程中，视频格式和分辨率的选择会直接影响SOONet的处理效果和效率。合适的视频格式能够确保模型正确读取和处理视频内容，而恰当的分辨率设置则能在保证精度的同时提升处理速度。本文将重点分享视频格式转码和分辨率适配的最佳实践，帮助你充分发挥SOONet的性能优势。 2. 视频格式转码建议 2.1 推荐使用H.264 MP4格式 经过大量测试，我们发现H.264编码的MP4格式是SOONet兼容性最好、处理效率最高的视频格式。这种格式具有以下几个优势： * 广泛兼容性：H.264是目前最通用的视频编码标准，几乎所有视频处理工具都支持 * 压缩效率高：在保证视频质量的前提下，文件体积相对较小 * 硬件加速支持：现代GPU和CPU都对H.264解码
作者：吴业亮 博客：wuyeliang.blog.ZEEKLOG.net 在日常的大模型微调工作中，你是否经常遇到这些困扰：训练过程像个黑盒子，不知道模型到底学到了什么；损失曲线突然异常，却找不到问题根源；多轮实验参数混乱，无法有效对比效果？ 今天我们就来全面介绍LLaMA Factory这一强大的大模型微调框架，重点讲解如何在Ubuntu 22.04系统上使用四种可视化工具监控训练过程，让你的模型训练透明可控、调优有据。 一、LLaMA Factory训练监控体系概览 LLaMA Factory通过模块化设计实现了全面的指标监控功能，主要覆盖训练稳定性、模型性能和资源利用三大维度。系统默认在src/llamafactory/train/sft/metric.py中实现基础评估逻辑，同时支持通过配置文件扩展自定义指标。 核心监控指标包括： * 训练稳定性：损失值、梯度范数、学习率变化 * 模型性能：准确率、困惑度、ROUGE分数 * 文本质量：生成内容的流畅性和相关性 * 资源利用：GPU内存占用、训练速度