[软件工具使用记录] windows离线ollama部署本地模型并配置continue实现离线代码补全
目前使用qwen2.5coder的32b模型,体验上和gpt-4o差不多(都稀碎),适用于编写脚本,查一些简单问题,例如 flask如何把变量传到前端,准确率还可以,但是补全功能稀碎。
目前使用qwen2.5coder的32b模型,体验上和gpt-4o差不多(都稀碎),适用于编写脚本,查一些简单问题,例如 flask如何把变量传到前端,准确率还可以,但是补全功能稀碎。
好了,接下来我们开始部署流程的详细演示。
一、简介
下面列出了一些近年来开发构建的评估数据集。需要注意的是:
还是得先说查啊,不然没法删啊0v0
AI驱动的代码生成和补全系统。
本篇介绍使用Fastapi + sqlalchemy + alembic 来完成后端服务的数据库管理,并且通过docker-compose来部署后端服务和数据库Mysql。包括:

在频率派的观点中,我们通过最优化某些准则(例如似然函数)来确定参数的具体值。而在贝叶斯派的观点中,给定观测数据,我们引入参数的先验分布,然后使用贝叶斯定理来计算对应后验概率分布。