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本文详细介绍了如何配置Codex App通过SSH连接Linux云服务器的完整流程,包括:创建Ubuntu云服务器并配置SSH密钥;使用Miniconda安装Node.js环境;部署Codex CLI并设置Wrapper确保全局可用;配置远程连接功能;生成SSH密钥对并设置本地SSH别名;最后在Codex App中添加SSH连接。文章还提供了连接延迟等常见问题的解决方案,帮助开发者实现安全稳定的远
本章详细介绍了Linux Ubuntu 安装 Claude Code 并接入火山方舟模型流程,在文末添加了注意事项
资料来源:https://my.feishu.cn/wiki/LuRMwMOYviKhVHkaTq7cpdx3nEN。
对于 Qwen 模型,国内最稳、最快的方法其实是 ModelScope (魔搭社区)。它由阿里官方维护,下载速度通常能达到 10MB/s 以上,而且不会断连。如果你没提前下载,也可以把。
进入->Plugins-> 搜索。安装完成后,在Tools->中:设置为。填入私有安全网关地址。勾选(开启多文件全局符号关联解析)。在 AI 范式深度演化与 Vibe Coding 普遍落地的当下,掌握 CodeX 的全套安装、配置、沙箱隔离与流水线自动化构建,是每一位极客开发者迈向智能化研发的必备功课。先搞定底层 Python/TypeScript SDK,确保 API 接入与代理链路畅通;全面
可能写的有点粗糙,但是我搞通了,有不懂的可以问我,懒得再更新了
YOLOv5 一键安装器,多系统下快速部署 CPU/GPU 训练环境
首次运行时,模型会自动从HuggingFace下载,需要稳定的网络连接。确保服务器能够访问外网,特别是HuggingFace模型仓库。命令向容器的 8000 端口发送一个聊天补全请求。字段包含了模型生成的文本内容。:你将收到一个 JSON 格式的响应,其中。安装完成后需要重启系统以加载新的驱动。编辑Docker配置文件。安装完成后,可以使用。
使用b站up主 @人工大黑 给的链接。2.购买deepseek-v4(主要是因为便宜。1.安装claude code。买完后复制好给的api。
确认返回True后,再继续安装检测、分割或训练框架,后续排查会更高效。
按ctrl+f来寻找你要的版本,你可以跟我一样选torch-2.4.1+cu124-cp311-cp311-linux_x86_64.whl。我用的是Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh的版本,可以在网站上使用ctrl+f来进行寻找。我使用的pytorch版本是torch-2.4.1+cu124-cp311-cp311-linux_x86_64.whl。在服务器上
静态配置llama.cpp所有依赖:ollama 0.30以上不自带llama-server,需要手动下载编译,并且要保证所有版本都匹配,需要把编译完成的目录下面的llama-server复制到ollama的根目录下。host.docker.internal被SSRF blocked,需要在.env文件中的SSRF_WHITELIST_EXTRA填入host.docker.internal;运行后
本文详细介绍了在Ubuntu 22.04最小化系统上部署vLLM推理服务的完整流程,以加载Qwen2-7B模型为例。主要内容包括:1)基础环境准备(系统更新、IP固定、NVIDIA驱动和CUDA 12.x安装);2)创建Python虚拟环境并安装vLLM;3)下载Qwen2-7B模型;4)配置vLLM服务参数(显存利用率、并行处理等)并设置systemd自启动;5)通过Cherry Studio客
本文提供了在Ubuntu 22.04最小化系统上部署高性能Ollama集群的完整指南,支持2000人并发使用。主要内容包括:1)系统最小化安装与基础环境配置;2)Ollama单节点部署与验证;3)集群架构设计(负载均衡+计算节点+共享存储);4)Nginx负载均衡与高可用配置;5)深度性能优化(GPU加速、内存管理、网络调优等);6)监控运维方案。通过系统化部署与多维度优化,可构建稳定高效的企业级
首先,确保你的系统已经安装了所有必要的依赖项,包括 CUDA 和 cuDNN。如果你还没有安装 CUDA 和 cuDNN,可以参考 NVIDIA 官方文档进行安装。,执行代码:python main_yoloWorld_sam.py弹出3d窗口按q执行。为了更好地管理 Python 环境,建议使用 Miniconda 或 Anaconda。根据前面的推荐配置,我们将创建一个新的 Conda 环境,
摘要:WSL2 Ubuntu中claude命令失效问题排查发现,实际二进制文件存在于node_modules深层目录但未正确链接到PATH。通过手动创建软链接到Node.js的bin目录(~/.nvm/versions/node/v20.20.2/bin/)并确保该目录在PATH中,成功修复问题。根本原因是npm全局链接损坏导致可执行文件未被暴露,同时PATH环境变量混乱(含Windows路径干扰
《Claude CodeSkills配置指南:打造高效的AI编程助手》摘要 本文全面介绍了如何通过配置Claude的CodeSkills功能来优化AI编程辅助体验。文章从基础概念入手,详细解析了CodeSkills的核心配置选项,包括编程语言偏好、代码风格规范、注释文档标准、测试框架和安全设置等。同时提供了Python后端、前端React等典型场景的实战配置模板,并分享了系统提示词工程、角色扮演等
⚠️:本文所有测试均在完成,涉及的三个模型(claude-opus-4.8、gpt-5.6-sol、kimi-k3)均为 2026 年 7 月新上线模型,。文章以第一人称现在时叙述,但描述的是未来场景,请注意甄别。上周三 Anthropic 官宣 claude-opus-4.8 登顶 Artificial Analysis Intelligence Index 第一名,朋友圈和群里全在转。
里查看用量,试了两个问题,还挺快,嘎嘎跑,再见了kimi,你的code我调用不起了,用得人太多了,但是kimi的接口很方便,直接bash就可以了。接下来和官方步骤一些,在终端cd到目录文件夹,输入。
本文是《Windows下AI开发工具实战指南》系列的第3篇,详细介绍了如何在终端中配置Claude Code并接入DeepSeek模型后端,实现低成本的AI编程助手。主要内容包括: 安装配置:提供一键安装Claude Code的命令及常见问题解决方案 DeepSeek后端迁移:说明使用DeepSeek API替代官方Claude API的经济优势,并给出API Key获取和环境变量配置方法 实用指
本文介绍了在Windows 11下通过WSL2减轻C盘负担的实践方案。核心思路是将WSL2的Ubuntu系统直接安装到D盘,避免Linux环境数据占用C盘空间。
本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的
Ubuntu: error while loading shared libraries: libXcursor.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory解决方案
文章目录一、安装oracle java 8二、安装tomcat8三、安装opengrok四、配置opengrok五、卸载Opengrok六、常见问题七、更多帮助Opengrok是一款配置非常方便的读代码工具。其便利性的最根本原因是它是基于web运行的,也就是说只要有一个web服务器,搭建好opengrok之后,你可以通过电脑或者手机的浏览器随时随地的看代码。此外,它还有如下优点:1. 可使用...
Ubuntu22.04安装Qt之后启动Qt Creator失败,from 6.5.0, xcb-cursor0 or libxcb-cursor0 is needed to load the Qt xcb platform plugin.Could not load the Qt platform plugin "xcb" in "" even though it was found.This a
快速部署开源大模型
内网穿透的目的是:让外网能访问你本地的应用,例如在外网打开你本地http://127.0.0.1指向的Web站点。一、ngrokngrok是一个反向代理,通过在公共的端点和本地运行的Web服务器之间建立一个安全的通道。ngrok可捕获和分析所有通道上的流量,便于后期分析与响应。开源免费官网:https://ngrok.com/源码:https://github.com/inconshreveabl
在下载Ollama 时,许多用户可能会遇到官网下载速度非常慢的问题,甚至因为超时始终无法安装成功。
本文主要介绍windows10使用WSL安装Ubuntu系统,然后通过安装anaconda3来部署chatgpt学术版的整个过程。Chatgpt学术版用来做论文润色等任务还是挺不错的,但是是否有泄露风险就需要自己斟酌了。希望能够对想使用的同学有所参考。
使用ngrok反向代理本地调试微信公众号后端程序在微信公众号开发中,和微信服务器建立连接需要一个公网ip,在本地开发是无法直接连接的,需要找一台有公网ip的服务器反向代理连接本地后端程序,本文使用ngrok。1. 什么是ngrok呢?ngrok是go语言实现的一个反向代理,它能够让你本地的web服务或tcp服务通过公共的端口和外部建立一个安全的通道,使得外网可以访问本地的计算机服务
Home Assistant 内网穿透
右上角,设置-地区-使用当前地区,返回就会出现一个聊天(前提是有tizi)
去掉勾选check for xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx server。在运行ChatGLM-6B的时候,本人是小白,遇到这几个问题,解决方法分享给大家。在这里下5.1.0-2老版本的,新版本没有。点gcc子项中的openmp。2. 缺少openmp的问题。install就完事了。1.缺少gcc的问题。
opengrok平台搭建流程软件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1kCeXNlj2l3FujyMza3rM0w提取码: iniy搭建前的准备电脑系统电脑系统推荐使用ubuntu 16,这版系统较为稳定。细节未更新python环境推荐使用python 2.7及以上版本,这一版本相对稳定,python安装细节未更新java环境推荐使用JDK1.8及以上版本,具体安装细节未更
一文熟练掌握ubuntu上通过ollama本地化部署deepseek。
我是Ubuntu系统,NVIDIA 3070 8G显存 16G运行内存,全用cpu也行,运行内存要大一些。第一次进入会让你注册,注册一个即可。点击models即可进入模型列表,比如我们选择deepseek-r1。这里除了deepseek,其他模型也都是在ollama官网下载的。即可安装,安装失败的话就创建个虚拟环境,再pip装。在设置里,这样选择,记得修改你的ip,端口不用改。可以选择不同的模型,