vscode插件大模型

Visual Studio Code (VSCode) 是一个非常流行的开源代码编辑器，支持众多插件来增强其功能。关于大模型插件，它通常指那些利用人工智能或机器学习技术提供智能代码辅助、自动完成、代码理解和优化等功能的插件。

1. "Language Server Protocol" (LSP) 插件：一些插件如AI-powered LSP（比如AI Code）使用大模型技术，能根据上下文提供精准的代码建议和智能修复。

2. Code Intelligence 插件：比如GitHub Copilot，虽然不是直接内置在VSCode中，但它是通过VSCode插件接口与外部服务交互，利用大模型生成代码片段或解释复杂的代码概念。

3. 代码分析和重构工具：例如AI-assisted refactorings插件，它们可能使用机器学习来分析代码结构并提供建议。

4. 自然语言交互：一些插件允许通过自然语言查询来进行代码操作，像是通过询问“如何解决这个问题”这样的问题，插件会利用大模型理解并给出解决方案。

相关问题

vscode微调大模型

### 实现大模型微调的最佳实践

#### 工具准备
为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中高效地进行大模型的微调工作，建议安装并配置如下工具：

- **Python 扩展**：用于支持 Python 编程环境。
- **Jupyter Notebook 插件**：方便运行和调试代码片段[^1]。

#### 环境搭建
创建一个新的虚拟环境，并通过 pip 安装必要的依赖包，比如 `transformers` 和其他辅助库。这可以通过终端命令完成：

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Windows 用户应使用 `myenv\Scripts\activate.bat`
pip install transformers datasets torch scikit-learn

#### 数据集加载与处理
利用 Hugging Face 的 Datasets 库可以轻松获取公开的数据集或自定义上传本地文件作为训练源。对于特定任务（如分类），可能还需要对原始数据做一定的预处理转换成适合输入给定架构的形式:

from datasets import load_dataset, DatasetDict

dataset = load_dataset('glue', 'mrpc')
print(dataset['train'][0])

#### 模型选择与初始化
根据具体需求挑选合适的预训练基础模型，这里以 BERT-base uncased 版本为例展示基本设置方式：

from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification

model_name_or_path = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name_or_path)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, num_labels=2)

#### 训练参数设定
采用 Trainer API 可简化许多复杂的流程控制逻辑，只需简单几行就能启动整个过程。注意调整 batch size、learning rate 等超参来获得更好的效果:

from transformers import TrainingArguments, Trainer

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

#### 开始训练
一切就绪之后就可以正式开始了！记得定期保存 checkpoint 并评估验证集上的性能指标变化情况以便后续改进方案的选择:

trainer.train()

另外，在考虑使用 Ludwig 进行类似操作时，则需编写相应的 YAML 配置文件描述实验细节，包括但不限于所使用的模型种类、优化算法选项等[^2]。

VSCode本地大模型

### 如何在 VSCode 中设置和运行本地大模型

#### 安装 Ollama 和 Twinny 插件
为了能够在 VSCode 中使用本地部署的大模型，需要先安装 Ollama 平台以及 Twinny 这一 VSCode 的插件。Twinny 是一款专为代码辅助设计的工具，能够显著提升开发效率[^1]。

对于离线环境下的用户来说，可以通过特定的方法下载所需的 `.vsix` 文件并利用命令 `code --install-extension <path-to-vsix>` 来完成 Twinny 插件的安装[^2]。

#### 配置 Ollama 服务
确保已经按照官方文档完成了 Ollama 的安装与基本配置工作之后，在终端执行如下指令启动服务：

ollama start

这一步骤会初始化 Ollama 所需的服务组件，并使其处于监听状态以便接收来自客户端（即本机上的其他应用程序）发出的任务请求。

#### 使用 Twinny 调用本地模型
当上述准备工作完成后，便可以在 VSCode 内部通过简单的图形界面操作来调用已加载至 Ollama 上的大规模预训练语言模型了。具体而言，只需遵循以下路径即可访问到由 Twinny 提供的功能选项卡：“View -> Command Palette...”，输入 "Twinny" 后选取合适的命令项；或者直接点击左侧活动栏中的相应图标进入交互模式。

此时，如果想要测试所选模型的效果，则可新建 Python 文件尝试编写一段程序逻辑，比如实现快速排序算法：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[len(arr) // 2]
        left = [x for x in arr if x < pivot]
        middle = [x for x in arr if x == pivot]
        right = [x for x in arr if x > pivot]

        return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

print(quick_sort([3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]))

值得注意的是，由于此过程中涉及到了外部依赖包（如 Flask），所以在实际环境中可能还需要额外处理这些第三方库的导入问题。