cursor&deepseek

[huangchong]

@（ヅ）

[（ヅ）]

赶紧集成到vscode里面啊

现在这样还要copy & paste太傻了

cursor和windsurf或成这轮本地化最大输家

[huangchong]

赶紧集成到vscode里面啊

现在这样还要copy & paste太傻了

cursor和windsurf或成这轮本地化最大输家

属实，这个估计不难写个插件弄到vscode里吧，就是要求用户自己有个gpu

[（ヅ）]

属实，这个估计不难写个插件弄到vscode里吧，就是要求用户自己有个gpu

查了下已经有了

https://marketplace.visualstudio.com/it ... e.continue

[huangchong]

查了下已经有了

https://marketplace.visualstudio.com/it ... e.continue

newbee

[huangchong]

查了下已经有了

https://marketplace.visualstudio.com/it ... e.continue

（ヅ）


嘿嘿嘿 现在我可以在vscode里随便切换用llama3.1 8b 焊 deepseek r1:32b

前提是ollma在linux下正常安装（会被装成一个系统服务，systemctl 可以管理它）
不需要自己打ollama run，在continue里开始chat， 这个事件就通过ollama的网页api启动网络了。

~/.continue/config.json

代码： 全选

"models": [
    {
      "title": "Llama3.1 8B",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:8b"
    },
    {
      "model": "deepseek-r1:32b",
      "provider": "ollama",
      "title": "deepseek-r1:32b"
    }

  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "deepseek-r1:32b",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-r1:32b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  },

https://docs.continue.dev/customize/mod ... ers/ollama

[（ヅ）]

（ヅ）


嘿嘿嘿 现在我可以在vscode里随便切换用llama3.1 8b 焊 deepseek r1:32b

前提是ollma在linux下正常安装（会被装成一个系统服务，systemctl 可以管理它）
不需要自己打ollama run，在continue里开始chat， 这个事件就通过ollama的网页api启动网络了。

~/.continue/config.json

代码： 全选

"models": [
    {
      "title": "Llama3.1 8B",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:8b"
    },
    {
      "model": "deepseek-r1:32b",
      "provider": "ollama",
      "title": "deepseek-r1:32b"
    }

  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "deepseek-r1:32b",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-r1:32b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  },

https://docs.continue.dev/customize/mod ... ers/ollama

赞赞赞，回头整一个

[（ヅ）]

（ヅ）


嘿嘿嘿 现在我可以在vscode里随便切换用llama3.1 8b 焊 deepseek r1:32b

前提是ollma在linux下正常安装（会被装成一个系统服务，systemctl 可以管理它）
不需要自己打ollama run，在continue里开始chat， 这个事件就通过ollama的网页api启动网络了。

~/.continue/config.json

代码： 全选

"models": [
    {
      "title": "Llama3.1 8B",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:8b"
    },
    {
      "model": "deepseek-r1:32b",
      "provider": "ollama",
      "title": "deepseek-r1:32b"
    }

  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "deepseek-r1:32b",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-r1:32b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  },

https://docs.continue.dev/customize/mod ... ers/ollama

我也整上了推理的时候感觉GPU在用力又没有用力，锯齿型的utilization曲线

CPU倒是给我干满了

我用的14b模型，6GB显存，分析code和给的建议还可以。跟cursor感觉差不多

[newstart]

那些local 的基本都不是很好用，真的想要编程好用的需要用api，别怕浪费那么几块钱。

[（ヅ）]

@huangchong 整这个比较好吧

https://hub.docker.com/r/ollama/ollama

跟host os基本上隔离了

[huangchong]

@huangchong 整这个比较好吧

https://hub.docker.com/r/ollama/ollama

跟host os基本上隔离了

ollama自己挺好装呀 为啥要做docker？

[（ヅ）]

ollama自己挺好装呀 为啥要做docker？

上面说啦，跟os隔离，只保留11434端口的接口

[nxgre]

Mark

[huangchong]

@（ヅ）

[（ヅ）]

@（ヅ）

看过啦

[（ヅ）]

[huangchong]

这是什么？

[（ヅ）]

这是什么？

chinese fighting bear? 抖音上很出名的