本文在以下博客的基础上进行进一步的补充。VsCode远程连接服务器后安装Github Copilot无法使用_vscode copilot chat用不了-ZEEKLOG博客
在vscode中，通过ssh或docker等连接远程服务器时，在远程窗口中可能会无法使用copilot，提示处于脱机状态。
只需要在设置(setting)中搜索"extension kind"，点击settings.json；
进入settings.json后，找到"remote.extensionKind"，加入如下"Github."开头的4行代码即可。
重启远程连接后，即可畅通使用copilot的ask和agent模式，也可以进行代码补全。
Ollama Windows 安装与使用全指南：零配置本地运行 Llama、DeepSeek 等大模型，保障隐私与高效体验 * 🎯 核心摘要 * 一、环境准备与系统要求 * 二、安装 Ollama * 方法一：使用官方安装包（最简单，推荐新手） * 方法二：通过命令行安装（可选） * 三、基础使用：快速开始 * 1. 拉取并运行您的第一个模型 * 2. 常用模型管理命令 * 3. 模型选择建议 * 四、进阶应用 * 1. 使用 API 接口 * 2. 使用图形化界面（WebUI） * 五、常见问题与优化 🎯 核心摘要 Ollama 是一个开源工具，可让用户在 Windows 电脑上轻松运行 Llama、DeepSeek 等主流大语言模型。
一键部署：用OpenAI API格式调用20+主流大模型（ChatGLM/文心一言/通义千问等） 1. 为什么你需要一个统一的API入口 你是不是也遇到过这些情况： * 想在本地部署一个AI助手，却发现每个大模型都有自己的API格式——ChatGLM要填/chat路径，文心一言要走/v2.1/bce/wenxinworkshop/ai/generate，通义千问又是一套完全不同的参数结构； * 项目里已经写好了OpenAI调用逻辑，现在想换成国产模型，结果要重写所有请求封装、错误处理、流式响应解析； * 同时测试多个模型效果，却要在代码里反复切换不同SDK、不同认证方式、不同超时配置； * 更头疼的是，有些模型需要代理、有些要翻墙、有些必须用HTTPS、有些对请求头敏感——光是环境适配就耗掉半天。 这些问题，其实都指向同一个核心痛点：模型太多，接口太碎，开发太累。 而今天要介绍的这个镜像，就是为了解决这个问题而生的——它不训练模型，不优化性能，不做任何推理计算。它只做一件事：把20多个主流大模型，全部“
一、环境 之前介绍过本地部署LLaMaFactory微调平台（https://blog.ZEEKLOG.net/m0_73982863/article/details/159208213?spm=1001.2014.3001.5501），如果你还在为设备问题而烦恼，那就来薅羊毛吧（手动狗头）。 首先注册魔搭社区，绑定个人阿里云账号即可，详情见：https://www.modelscope.cn/my/mynotebook ；然后就可免费获得36小时GPU环境。 8核：CPU有8个核心，主要负责数据的调度和预处理；32GB：内存，数据从硬盘加载后会暂时存放这里；显存24G；（比我自己的老古董好多 T-T） Ubuntu 22.04：Linux操作系统； CUDA 12.8.1：英伟达的并行计算平台。12.8版本意味着它支持最新的RTX
2026年度核心结论速览 基于 IDC《中国生成式 AI 代码工具评估 2025》 及 Stack Overflow 2026 开发者调查 数据，我们将主流工具分为三个梯队。 * 行业现状：据 McKinsey 报告显示，AI 辅助开发使新手工程师效率提升 2倍，熟练开发者编码速度提升 55%。 * Tier 0 (工程化首选)：文心快码 (Comate)。唯一在 IDC 评估中斩获 8项满分 的产品，支持企业级免费开通与个人免费使用，是目前唯一具备完整“代码智能体（Coding Agent）”形态的工具。 * Tier 1 (生态首选)：GitHub Copilot。全球生态最强，拥有 85% 的开发者信心提升率，适合开源社区重度用户。 * Tier