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ollama框架有哪些推荐

Answer

Ollama 是一个开源的框架,具有以下特点和功能:

  1. 旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程,提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型,还有预构建模型库,降低使用门槛,适合初学者或非技术人员使用。
  2. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,可用于不同应用场景。
  3. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。
  4. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小,以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。
  5. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。
  6. 提供 REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。
  7. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。

安装 Ollama 可通过官方下载地址 https://ollama.com/download 进行。安装完成后,可通过访问相关链接判断是否安装成功,在命令行中运行相应命令即可使用,如运行本地大模型的命令。还可通过 ollama list 确认模型下载情况。

此外,在 termux 软件中进行相关操作时,需执行如 apt-get update、安装 curl 命令、安装 ollama 命令等。启动模型时,以 phi3 模型为例,在 termux 软件中执行命令 ollama run phi3 并等待下载完成。当然,Ollama 还有很多其他模型,如有需要可在 ollama 官网自行查看命令与下载。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架,提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型,以及一个预构建模型库,进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,还被设计为适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说,Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型,极大地推动了大型语言模型的发展和应用[heading2]安装Ollama[content]官方下载地址:https://ollama.com/download当安ollama之后,我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功[heading2]使用Ollama运行本地大模型[content]当安装完成ollama之后,我们就可以在命令行中运行如下命令既可以其中[model name]就是你想运行的本地大模型的名称,如果你不知道应该选择哪个模型,可以通过[model library](https://ollama.com/library)进行查看。这里我们选择llama2大模型:[llama2](https://ollama.com/library/llama2)考虑到我机器的配置以及不同版本的内存要求,我这里选择7b参数的模型当我们运行大模型的时候,ollama会自动帮我们下载大模型到我们本地。

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

1.支持多种大型语言模型:Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型,这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用:Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型,适用于macOS、Windows和Linux系统,同时支持cpu和gpu。3.模型库:Ollama提供了一个模型库,用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小,以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型:用户可以通过简单的步骤自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。5.API和集成:Ollama还提供了REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。6.社区贡献:Ollama社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说,Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架,具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama,我们需要先安装,访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后,确保ollama后台服务已启动(在mac上启动ollama应用程序即可,在linux上可以通过ollama serve启动)。我们可以通过ollama list进行确认,当我们还没下载模型的时候,正常会显示空:可以通过ollama命令下载模型,目前,我下载了4个模型:几个模型简介如下:

盘盘:手机AI新时代轻松运行小型模型

Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。以下是其主要特点和功能概述:简化部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行复杂的模型。官方网站:https://ollama.com/[heading3]避坑操作[content]以下操作都在termux软件进行操作1.termux软件中执行命令apt-get update2.安装curl命令,apt install curl-y3.安装ollama命令,curl-fsSL https://ollama.com/install.sh|sh1.图一ollama安装过程;图二ollama安装完成1.termux软件中执行命令ollama serve1.后台运行termux软件(正常返回到手机桌面即可)2.返回桌面长按termux软件图标,选择New session,重新启动一个新termux连接1.新termux连接中执行命令./start-ubuntu.sh[heading4]命令集合[heading3]启动模型[content]我使用phi3模型来做演示1.termux软件中执行命令ollama run phi32.等待下载完成phi3模型,请耐心等待3.启动正常,可以正常使用phi3模型[heading4]命令集合[content]当然ollama还有很多其他模型,如有需要请ollama官网自行查看命令与下载。

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本地用Ollama部署模型,使用哪个ChatBox客户端好?
目前在本地使用 Ollama 部署模型时,没有特别突出或被广泛推荐的特定 ChatBox 客户端。不同的客户端可能在功能、界面和兼容性方面存在差异,您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择和尝试。常见的一些客户端包括但不限于 Web 端的简单界面工具,或者一些具有特定功能扩展的桌面应用程序。但具体哪个最适合您,还需要您亲自测试和评估。
2025-03-27
本地部署ollama+deep seek后怎么有效搭机械领域建知识库或微调为机械领域
以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤: 1. 下载 Ollama 程序:官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘,若想修改安装目录到 D 盘,后续会有相关说明。下载完成后,右下角会出现 Ollama 的图标,打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型,如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢,可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后,再下载一个嵌入模型,Ollama 的 bge 模型官方网址:https://ollama.com/library/bgem3 ,输入相应命令,下载好后直接退出终端。 2. 配置模型:返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商进行配置。选择 Ollama,并配置相关信息,基础 URL 按要求设置,设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型:导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型:完成相关设置。 5. 创建知识库:返回知识库,进入数据集,可导入文件或设置文件夹当作知识库,自行设置。导入完毕后,对文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能,越好的显卡解析越快。解析完成后,进行检索测试,测试没问题即可进入聊天界面,助理设置可自行设置。
2025-03-07
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程,用于windows上。
很抱歉,目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息: 1. 官方网站:访问 ollamadeepresearcher 的官方网站,查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛:在专业的技术论坛上搜索相关主题,可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台:部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
如何在电脑上用chatbox框架,使用ollama搭建deepseek模型
在电脑上使用 Chat Box 框架,通过 Ollama 搭建 DeepSeek 模型的步骤如下: 1. 阿里云百炼平台: 百炼平台的模型广场有各种模型,包括音频理解、视频理解等,通义的一些强模型也在其中。 百炼平台无需部署,可直接使用 DeepSeek R1 模型。 DeepSeek R1 模型的价格与各大平台差不多,有大量免费额度,如 100 万 token,不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token,LLAVA 限时免费。 使用 DeepSeek R1 模型需要解锁和授权,没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。 在首页体验模型页面可对比不同模型的效果,如 V3 和 R1,R1 会先思考,速度较快。 多模态可以识别更多输入信息,如读文件、图片等,而 DeepSeek R1 本身不是多模态模型。 通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 DeepSeek R1,并获取 API key。 API key 可删除旧的并重新创建,方便本地软件连接。 2. Docker + RAGFlow + Ollama 搭建: 返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商。 选择 Ollama,配置相关信息,模型取决于运行的模型。 配置基础 URL。 导入一个 embedding 模型,用于文本向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集,导入文件,可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析好之后,进入检索测试。 测试没问题,可进入聊天界面,助理设置可自行设置。 对于开源模型,如 DeepSeek、Llama 等,可以使用以下方式: 1. Inference Provider:使用 Together AI 等推理服务提供商,在线体验和调用各种开源模型。 2. LM Studio:使用 LM Studio 等本地应用程序,在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。
2025-03-03
ollama是什么,使用场景有什么
Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 支持多种大型语言模型:包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用:适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 CPU 和 GPU,能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库:提供丰富的模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型:用户能通过简单步骤自定义模型,如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. API 和集成:提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富:包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说,Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,也适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户。 其使用场景包括但不限于: 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法:官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后,在 macOS 上启动 ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时,在命令行中输入相应命令即可,模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时,需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。
2025-02-22
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息: 在电脑上运行本地大模型的相对简化模式: 步骤: 1. 打开 Ollama 官网 https://ollama.com,下载应用并安装。 2. 在 Mac 系统搜索 terminal 或终端,点击回车,弹出的简洁框框就是。输入想要运行的大模型(例如:ollama run llama2),并回车。等待下载完成,即可输入内容,和 llama2 愉快交流。 TagTool With Ollama 打标工具: 先去下载并安装 Ollama,然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件,Mac 编辑 run_mac.sh 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程中的 Ollama 部署: 步骤: 1. 点击进入,根据电脑系统,在 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。 5. 对于 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;对于 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。等待下载完成即可。
2025-02-18
prompt 框架
以下是关于 prompt 框架的相关内容: 格式: 常见的格式包括 Markdown(兼容性强,适用于写公众号文章、百家号文章等)、无序列表、有序列表、表格(更清晰直观,适用于对比数据等)、图片(具有随机性,可搭配生成 PPT)、二维码(将链接以二维码图片展示)、Latex 公式(面对数学问题时使用,能渲染出美观的公式,但目前官网对于行内公式的渲染不稳定)、代码(适合程序员指定需要撰写的代码,也方便复制内容)、JSON 格式(ChatGPT 可以以结构化数据形式输出信息,方便应用程序处理和解析,常用于程序员开发应用程序调用 API 时)。 关键框架: ICIO 框架:包括指令(执行的具体任务)、背景信息(提供执行任务的背景和上下文)、输入信息(大模型需要用到的信息)、输出信息(明确输出的具体要求,如字数、风格、格式)。 BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示提升整体反馈效率,包括提供足够背景信息、角色设定、目标明确、结果定义、调整。 CRISPIE 框架:包括能力和角色(期望大模型扮演的角色洞察,提供幕后洞察力、背景信息和上下文)、声明(简洁明了的说明希望完成的任务)、个性(回应的风格、个性或者方式)、实验(提供多个回答的示例)。 律师使用 Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):例如,你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理一起复杂的合同纠纷案件,向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):直接明确期望 AI 完成的任务,如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):明确希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment(举例)。 零样本思维链(Zero Shot Chain of Thought,ZeroshotCoT):研究了 CoT prompting 的后续发展,引入了一种简单的零样本提示方法。在问题结尾添加相关提示词,能让大语言模型生成回答问题的思维链,并从中提取出更准确的答案。
2025-04-10
分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面: AI 框架: PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向: ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向: AI Prompt: Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站: 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议: 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
2025-04-09
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 一、Vidu Prompt 基本构成 1. 提示词基础架构 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达,尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明 为了帮助更好地理解,使用单帧图像作为例子介绍提示词与画面联想的关系。 基础词:玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充:花园里(具体的位置描述)的透明(材质描述)玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE,周围满是盛开的鲜花(具体的位置描述/环境描述),和煦的阳光洒满整个花园(环境描述),Claude Monet(艺术家风格),印象派风格(艺术流派风格)。 联想关键点: 具体详实的位置描述/环境描述:笼统来讲就是在进行构图,可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述:进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 二、小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二) 如果拿到由四个词语组成的提示词框架无从下手,可以这样做: 恭喜你,写出了第一个提示词,它是: 请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词(prompt)? 情境: 任务: 行动: 结果: 请回忆写出这条提示词的过程。 最后复习本节课的三步走: 1. 懂原理 2. 找需求 3. 用框架 下课啦~ 我是 prompt 学习者和实践者小七姐,欢迎链接我交流 prompt 相关知识:se7en319
2025-04-01
形成指令让AI根据我的论文框架写论文
以下是为您提供的让 AI 根据论文框架写论文的相关指导: 1. 提供详细的背景信息:如您的个人经历、研究主题等,类似于“我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年……”这样具体且全面的描述。 2. 结构化组织内容:使用编号、子标题和列表来使论文条理清晰,例如规定概述内容解读结语的结构,或者分标题阐述不同部分。 3. 明确文章结构:包括开门见山且能引起目标群体悬念的标题,说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失的第一部分,以案例引入的第二部分,对案例进一步分析的第三部分,以及给出具体操作建议的第四部分。 4. 丰富细化内容:先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,然后一段一段进行细节描写,可采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧,确保内容具体且前后一致。 5. 注意语言风格:可以自己定义,也可以根据文章生成对应语言风格关键词让 AI 遵循。 6. 遵循相关要求:比如某些比赛对作品的字数、修改限制等。 需要注意的是,虽然可以利用 AI 辅助写作,但并非提倡这是道德的使用方式。同时,如果是接收方,最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。
2025-03-30
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式: 1. 从 Trae 的插件市场安装: 在左侧导航栏中,点击插件市场图标,界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中,界面上显示该插件的详情窗口,展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装,Trae 开始安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装: 前往。 搜索您想要的插件,例如:Pylance。 在搜索结果中,点击您所需的插件,您会前往该插件的详情页。 在详情页中,点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息,提取出以下信息(以 Pylance 为例): itemName:URL Query 中的 itemName 字段,如截图中的 mspython.vscodepylance,并将小数点(.)前后的内容分成以下两个字段: fieldA:mspython fieldB:vscodepylance version:如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL,然后按下回车键,浏览器开始下载该插件。 下载完成后,返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中,Trae 开始自动安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 此外,如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口,则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History,然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件: 1. 禁用插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件,然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击禁用。 2. 卸载插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件,然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击卸载。
2025-04-19
我想找一个好用的ai绘画,有什么推荐吗
以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台: 1. Midjourney:综合体验较好,尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI:成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI:成熟的综合类工具。 4. Krea:集成平台。 5. MewXAI:操作简单,功能丰富,包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/
2025-04-15
推荐一些 AI 工具
以下是为您推荐的一些 AI 工具: 辅助编程的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody:Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可根据需求选择。 内容仿写的 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写等功能,并智能分析文章属性。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是得力的智能写作助手,支持多种写作类型的一键改写/续写/扩写等。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费跨平台,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
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2025-04-13
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2025-04-13