本期深度体验两大AI编程方案:🔥 方案1:Cursor(含PRO会员实测)云端大模型实时响应代码生成/解释/优化全流程商业版特权功能揭秘每月20美元究竟值不值?💻 方案2:本地化部署 VS Code + Ollama 完全免费的私有化部署支持本地模型运行数据安全与响应速度对比配置教程+避坑指南从代码补全准确率、响应速度、隐私安全、...
Cursor AI产品创作之AI日记本 12 - Ollama 本地模型会话 本期视频主题:Ollama 本地模型实现AI 日记本的会话O网页链接欢迎来到我的视频世界!在这里,我将借助强大的 Cursor AI coding 工具,开启一场独特的软件创作之旅。全程视频录制,从无到有展现软件产品的诞生过程,并且所有代码都将开源于 Github。我期望这些精...
本视频介绍使用 Cursor 结合 Ollama 的本地服务来调用 QwQ 模型的 API实现高效的开发流程。这种方式通过本地化部署提升了交互性能,并支持灵活的模型调用与管理,适合在开发和实验阶段进行快速迭代和优化。, 视频播放量 2215、弹幕量 1、点赞数 21、投硬币枚数 10、收藏人数
PARAMETER num_ctx 32768 然后使用 Ollama 命令行把这个文件转为一个新的模型。例如: ollama create deepseek-r1-14b-32k -f deepseek-r1-14b-32k.ollama 完成后,就相当于你有一个带 32k 上下文窗口的 DeepSeek-R1 14B 模型副本。 完成之后可以执行ollama list验证一下 $ ollama list NAME ID SIZE MODIF...
ollama run deepseek-r1:1.5b 当然这下载得性能非常差,主要看你得电脑性能配置得 执行后对话一下,能对话说明本地服务已启动 开始获得所需参数: api key:ollama base url:http://localhost:11434这是Ollama服务器本地运行的地址 2:开始配置cursor
任务1: 给定多个Python脚本,使用Ollama和大模型llama3.1,根据输入的一段话分析出需要执行哪个Python脚本,并执行。 execute_script_with_ollama.py importsubprocessfromlangchain_community.llmsimportOllamadefexecute_script(script_name):try:result=subprocess.run(['python',script_name],capture_output=True,text=T...
🔥 Mac必装软件 1、Cursor:AI码农 2、Warp:AI终端 3、Raycast:快捷指令 4、Obsidian:笔记 5、OrbStack:Docker 6、Ollama:本地AI 7、Nutstore:坚果云 8、IINA:视频播放 9、Focusee:视频录制 10、Capcut:...
在API Provider 选择 Ollama,模型选择我们刚才创建的 deepseek-r1-14b-32k 设置完成之后点击「Done」保存 火力全开写代码 这里我让AI制作一个「新年祝福生成器」(参考小破站某up主的想法) 这里我用的提示词写得比较详细,把设计的细节都告诉AI,可以减少后续修改次数。
尤为值得一提的是，Llama 3的诞生为应用侧提供了一个既智能又可微调的模型，这尚属首次。这两个关键进展，虽然在整个行业来看可能并不突出，但却为Cursor实现其设想的产品体验提供了核心支撑，充分体现了Product-Model-Fit的重要性。OpenAI HumanEval 测评集得分随时间变化随着AI底层技术的不断进步，OpenAI HumanEval ...
CodeFuse IDE 支持集成任意的模型服务,默认与本地模型对接(可使用 ollama https://ollama.com 下载和运行本地模型 ),可在 src/ai/browser/ai-model.contribution.ts 路径里修改模型请求接口,支持任意兼容 OpenAI 规范的模型服务,以 deepseek api (https://www.deepseek.com)为例,填入模型配置、apiKey 及模型...