最近在用vscode中的GitHub copilot，发现无法使用claude系列的模型
很多小伙伴知道要开代理，开往带你以后claude确实会出来，本地使用没有任何问题，但是如果使用远程服务器ssh，claude系列的模型就消失了，参考这篇博客https://blog.ZEEKLOG.net/qq_40620465/article/details/152000104
按照博主的方法，需要加一个改动，在设置远程服务器（注意不是“用户”）的setting.json时需要加入"http.useLocalProxyConfiguration": true,
完成后再重启vscode，claude就有了：
踩坑实录：多卡跑大模型Qwen-VL，为何vLLM模型加载卡死而llama.cpp奇迹跑通还更快？ 前言：部署经历 针对 Qwen2.5-32B-VL-Instruct 满血版模型的部署实战。 手头的环境是一台配备了 4张 NVIDIA A30（24GB显存） 的服务器。按理说，96GB的总显存足以吞下 FP16 精度的 32B 模型（约65GB权重）。然而，在使用业界标杆 vLLM 进行部署时，系统却陷入了诡异的“死锁”——显存占满，但推理毫无反应，最终超时报错。 尝试切换到 Ollama（底层基于 llama.cpp），奇迹发生了：不仅部署成功，而且运行流畅。这引发了我深深的思考：同样的硬件，同样模型，为何两个主流框架的表现天差地别？ 本文将围绕PCIe通信瓶颈、Tensor Parallelism（张量并行） 与 Pipeline
🌹欢迎来到《小5讲堂》🌹 🌹这是《文心智能体》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。🌹 🌹温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！🌹 目录 * 前言 * 智能体信息 * 名称 * 简介 * 人设 * 开场白 * 工作流 * 消息节点 * 文本处理节点 * 插件节点 * 图片消息节点 * 输出效果 * 小技巧 * 一、结构化框架设计 * 1. **角色定位+任务拆解** * 2. **四要素公式法** * 二、多轮对话优化 * 1. **分步骤引导** * 2. **示例参考法** * 三、细节强化技巧 * 1. **输出格式标准化** * 2. **专业术语与风格** * 四、避免常见误区 * 1. **模糊需求导致输出偏差** * 2. **过度复杂导致理解困难** * 相关文章
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