Vs code离线配置python

要在 VS Code 中进行离线 Python 配置，您需要完成以下步骤：

1. 下载 Python 安装程序。您可以从 Python 官方网站下载适用于您的操作系统的安装程序。

2. 安装 Python。按照安装程序的说明进行操作，将 Python 安装在您的计算机上。

3. 将 Python 的路径添加到系统环境变量中。这样，VS Code 才能找到 Python 解释器。您可以在命令行终端中运行 `python` 命令来验证是否已经成功添加了 Python 的路径。如果命令行终端显示了 Python 版本信息，则说明您已经成功添加了 Python 的路径。

4. 安装 VS Code。您可以从 VS Code 官方网站下载适用于您的操作系统的安装程序。

5. 安装 Python 插件。打开 VS Code，点击左侧菜单栏的“扩展”按钮，在搜索框中搜索“Python”，找到“Python”插件并安装。

6. 配置 VS Code。在 VS Code 中，按下 `Ctrl + Shift + P`（Windows）或 `Cmd + Shift + P`（Mac）打开命令面板，输入“Python: Select Interpreter”，选择您的 Python 解释器。

完成上述步骤后，您就可以在 VS Code 中使用 Python 进行开发了。

相关问题

vscode离线配置python环境

1. 首先，需要下载并安装Python解释器，可以从官网下载对应版本的Python安装包。

2. 在VS Code中打开命令面板（Ctrl + Shift + P），输入“Python: Select Interpreter”，选择已安装的Python解释器。

3. 在VS Code中打开命令面板，输入“Python: Create Virtual Environment”，创建虚拟环境。

4. 在VS Code中打开命令面板，输入“Python: Select Workspace Interpreter”，选择虚拟环境作为工作环境。

5. 在VS Code中打开命令面板，输入“Python: Install Packages”，安装需要的Python包。

6. 在VS Code中打开命令面板，输入“Python: Run Python File in Terminal”，运行Python文件。

离线Ai清华大学ChatGLM#

### 清华大学 ChatGLM 离线部署和使用方法

#### 一、环境准备
为了成功离线部署并运行清华大学的 ChatGLM-6B 模型，需先准备好相应的开发环境。确保安装有 Python 和 PyTorch，并配置好 CUDA 或 ROCm（如果打算利用 GPU 加速）。对于硬件条件有限的情况，可借助模型量化技术降低资源消耗，在消费级显卡上完成本地部署[^2]。

#### 二、获取预训练模型文件
访问官方 GitHub 页面下载所需版本的 ChatGLM-6B 权重文件和其他必要组件。由于网络状况可能影响在线获取速度甚至失败，建议提前确认连接稳定性或寻找可靠的镜像源进行下载。

#### 三、编写调用脚本
创建一个新的 Python 文件作为入口程序，导入必要的库之后定义 `chat` 函数用于处理输入提示词并返回生成的回答。此过程涉及编码转换、张量运算等多个环节：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b").half().cuda()

def chat(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs.cuda(), max_length=256)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response.strip()

测试上述函数的功能时，可以通过向其传递具体的字符串参数来观察输出效果[^3]。