一步到位!VSCode Copilot 终极魔改:智谱 GLM-4.6 接入 + 任意大模型适配

VSCode Copilot 接入 GLM-4.6 方法

安装 vscode-zhipuai 插件后,在 VSCode 设置中添加以下配置:

{ "zhipuai.apiKey": "你的API_KEY", "zhipuai.model": "GLM-4" } 

通过 Ctrl+Shift+P 调出命令面板,执行 ZhipuAI: Toggle Chat 即可激活对话窗口。该插件支持代码补全、对话和文档生成功能。

任意大模型适配方案

修改 VSCode 的 settings.json 实现通用 API 对接:

{ "ai.provider": "custom", "ai.endpoint": "https://your-model-api.com/v1/completions", "ai.headers": { "Authorization": "Bearer API_KEY", "Content-Type": "application/json" } } 

对于开源模型本地部署,推荐使用 ollama 扩展:

  1. 本地启动 Ollama 服务
  2. 安装扩展后执行 Ollama: Select Model
  3. 选择或输入本地模型名称如 llama3:70b

性能优化技巧

模型响应速度与以下参数强相关:

{ "ai.temperature": 0.3, "ai.maxTokens": 2048, "ai.topP": 0.9, "ai.stopSequences": ["\n\n"] } 

建议对代码补全和文档生成采用不同配置。高频操作可创建 keybindings.json 快捷键:

{ "key": "alt+g", "command": "ai.generate", "args": {"promptType": "code"} } 

多模型切换方案

使用 Settings Cycler 扩展实现配置切换:

  1. 创建 settings-profiles.json
  2. 定义不同模型配置组
  3. 绑定快捷键快速切换

示例配置片段:

{ "profiles": { "GLM-4": {"ai.provider": "zhipuai"}, "Local-LLM": {"ai.endpoint": "http://localhost:11434"} } } 

常见问题排查

模型无响应时检查:

  • 网络代理设置是否正确
  • API 配额是否充足
  • VSCode 开发者控制台错误输出

本地模型需验证:

  • VRAM 占用是否超出显存容量
  • 是否启用 --api 启动参数
  • 防火墙是否开放对应端口

高级定制开发

通过 vscode-ai SDK 创建自定义提供程序:

class CustomProvider implements vscode.AIProvider { async complete(prompt: string) { return fetch('https://api.example.com', { method: 'POST', body: JSON.stringify({prompt}) }) } } 

注册提供程序:

vscode.ai.registerProvider('my-model', new CustomProvider()) 

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IPIDEA网页抓取API实战:全自动化实现eBay商品数据采集与Python接入

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前言:跨境电商数据采集痛点与需求 随着跨境电商、数据驱动决策以及AI模型训练的需求不断增长,开发者与企业需要稳定、合规、可规模化 的网页数据抓取方案。但实际落地往往困难重重:高强度抓取、IP无法访问、JS渲染、数据格式不统一,这些让数据采集的技术门槛与成本居高不下。本篇将带你实操IPIDEA网页抓取API,并构建一个 可直接投入使用的eBay商品信息采集工具,一步步完成抓取、解析到下载的全过程,帮助你快速掌握全球电商数据采集的核心方法。 为什么需要网页抓取API 在跨境电商运营、市场竞品调研、AI模型训练等核心业务场景中,企业与开发者往往需要获取公开的电商商品信息、竞品动态等关键数据,但直接开展数据采集工作会面临三大核心痛点: 抓取门槛居高不下:Amazon、eBay等主流平台普遍部署了验证码校验、IP访问管理、JS动态渲染等多重抓取机制,若自研抓取系统,不仅需要持续投入人力进行技术突破与迭代,还会面临采集稳定性差、数据获取中断等问题,综合成本居高不下 合规风险难以规避:未经合规授权的公开数据采集行为,容易触碰GDPR、CCPA等国际数据合规法规;同时普通代理IP无法满足 “

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🧠 向所有学习者致敬! “学习不是装满一桶水,而是点燃一把火。” —— 叶芝 我的博客主页:https://lizheng.blog.ZEEKLOG.net 🌐 欢迎点击加入AI人工智能社区! 🚀 让我们一起努力,共创AI未来! 🚀 LLaMA 4 发布以来已经面临了大量的批评,但LLaMA 4 是继 Mistral 之后的一个新进展,展示了基于 MoE(Mixture-of-Experts,混合专家)模型的优势。 在本博客中,我们从零开始构建 LLaMA 4 的 MoE 架构,以了解它是如何实际构建的。 更多LLM图解内容可以查看 详解如何复现DeepSeek R1:从零开始利用Python构建 详解如何从零用 Python复现类似 GPT-4o 的多模态模型 复现BPE 以下是我们在GPU 上训练的 220 万参数的 LLaMA MoE 在一个微小的英语数据集上训练

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【2026最新Python+AI入门指南】:从零基础到实操落地,避开90%新手坑

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【 C/C++ 算法】入门动态规划-----路径问题(以练代学式)

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>每日激励:“不设限和自我肯定的心态:I can do all things。 — Stephen Curry” 绪论 : 本章是动态规划的第二篇,本章将开始二维的动态规划,在二维中的动态规划本质和一维的分析来说差不太多,只不过状态表示从一维变成了二维,而在二维上所能管理的状态就从一维的两个变成了二维的三个,也就是x轴,y轴,数组中的值。若没看了解过动规算法,我强烈建议先看第一篇blog,因为当你看完第一篇你就对动规基本认识了,其中也就能认识到它的五步骤分析法,这里也就不扩充说明而是直接使用了 ———————— 早关注不迷路,话不多说安全带系好,发车啦(建议电脑观看)。 路径问题🛣️ 本章主要还是在二维数组中的进行的动态规划: 同样还是五步走:状态表示、状态方程、初始化、移动方向、返回结果 1. 其中在二维中状态表示就会和一位略有不同,不同本质一样: 从以 i 结尾.,… ==》从左上角到达 i j 位置,… 1. 当然在最后一题中发现上面这种常规方法实现不通,因为状态方程会受后面状态影响 2.

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