cursor加载本地部署的大模型

使用 Cursor 加载本地部署的大模型
当面对调用次数限制的问题时，转向本地部署大模型成为一种解决方案[^1]。为了实现这一目标，cursor 软件并不是直接用于加载本地模型的最佳工具；相反，推荐的方法是利用 ollama 和特定的 IDE 插件如 twinny 来简化此过程[^2]。
然而，如果确实希望通过类似于 cursor 的接口访问本地部署的大模型，则可以通过 Python API 或命令行界面与 Docker 容器交互的方式间接达成目的。具体来说：
准备工作
确保已经按照标准流程设置了包含所需 AI 大型预训练模型在内的 Docker 环境。这通常涉及创建并配置一个合适的 Dockerfile 文件来定义运行环境以及安装必要的依赖项[^4]。
FROM python:3.7-slim-buster
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["python", "predict.py"]

连接至本地服务
一旦完成了上述设置，并启动了相应的容器化应用程序之后，就可以考虑如何让外部程序（比如基于 Web 的前端应用或是其他后端微服务）连接到该实例上执行推理任务。对于希望模拟 cursor 功能的情况而言，重点在于建立稳定的数据传输通道以便发送请求给服务器端处理逻辑。
假设本地模型提供了一个 RESTful API 接口供外界查询预测结果，那么可以采用如下方式发起 HTTP 请求来进行交互操作：
import requests

response = requests.post(
'http://localhost:8000/predict',
json={"input": "your input data here"}
)

print(response.json())

这段代码展示了怎样向监听于本机地址 (localhost) 并开放指定端口号 (此处假定为 8000) 的 web 服务提交 POST 请求，同时携带待分析的信息作为负载传递过去。最终返回的结果会被解析成 JSON 对象形式展示出来。
请注意，实际应用场景下可能还需要额外关注安全性措施、错误处理机制等方面的内容以保障系统的稳健性和可靠性。