LLM powered development for VSCode 技术文档

LLM powered development for VSCode 技术文档

llm-vscode LLM powered development for VSCode llm-vscode 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-vscode

1. 安装指南

1.1 安装步骤

  1. 打开 Visual Studio Code。
  2. 进入扩展市场,搜索 llm-vscode
  3. 点击安装按钮,等待安装完成。

1.2 配置 HF API Token

  1. 打开 VSCode 命令面板 (Cmd/Ctrl+Shift+P)。
  2. 输入 Llm: Login 并执行。
  3. 输入你的 Hugging Face API Token。

2. 项目的使用说明

2.1 功能概述

  • 代码补全:支持 "ghost-text" 代码补全,类似于 Copilot。
  • 模型选择:可以通过 HTTP 请求进行代码生成,支持 Hugging Face Inference API 或自定义 HTTP 端点。
  • 上下文窗口适配:确保提示信息大小适配上下文窗口,使用 tokenizers 计算 token 数量。
  • 代码归属:按 Cmd+shift+a 检查生成的代码是否在 The Stack 中。

2.2 使用步骤

  1. 打开 VSCode,安装并配置 llm-vscode 扩展。
  2. 在编辑器中编写代码,扩展会自动提供代码补全建议。
  3. Cmd+shift+a 检查代码归属。

3. 项目API使用文档

3.1 请求结构

请求体结构如下:

const inputs = `{start token}import numpy as np\nimport scipy as sp\n{end token}def hello_world():\n    print("Hello world"){middle token}`
const data = { inputs, ...configuration.requestBody };

const model = configuration.modelId;
let endpoint;
switch(configuration.backend) {
    // cf URL construction
    let endpoint = build_url(configuration);
}

const res = await fetch(endpoint, {
    body: JSON.stringify(data),
    headers,
    method: "POST"
});

const json = await res.json() as { generated_text: string };

3.2 URL 构造

  • 根据后端类型,构建请求 URL。
  • 如果没有设置 URL,默认使用 Hugging Face 的默认 URL。
  • 可以通过 llm.disableUrlPathCompletion 选项禁用 URL 路径自动补全。

4. 项目安装方式

4.1 安装依赖

  1. 克隆 llm-ls 仓库:git clone https://github.com/huggingface/llm-ls
  2. 构建 llm-lscd llm-ls && cargo build
  3. 克隆 llm-vscode 仓库:git clone https://github.com/huggingface/llm-vscode
  4. 安装依赖:cd llm-vscode && npm ci

4.2 配置开发环境

  1. 在 VSCode 中打开 Run and Debug 侧边栏,点击 Launch Extension
  2. 在新窗口中,设置 llm.lsp.binaryPathllm-ls 二进制文件路径。
  3. 关闭窗口并重启扩展。

通过以上步骤,您可以成功安装并配置 llm-vscode 扩展,开始使用 LLM 驱动的开发环境。

llm-vscode LLM powered development for VSCode llm-vscode 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-vscode

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 计算机体系结构是计算机科学与技术领域极为关键的课程,它聚焦于硬件与软件的交互以及计算系统设计优化的诸多方面。国防科技大学作为国内顶尖工科院校,其计算机体系结构课程备受瞩目。本课件汇集了该课程的核心内容,致力于助力学生深入探究计算机工作原理。 课件内容主要涵盖以下要点:其一,计算机基本组成,像处理器(CPU)、内存、输入/输出设备等,它们是计算机硬件系统基石,明晰其功能与工作模式对理解计算机整体运行极为关键。其二,指令集体系结构,涵盖不同指令类型,如数据处理、控制转移指令等的执行方式,以及 RISC 和 CISC 架构的差异与优劣。其三,处理器设计,深入微架构设计,如流水线、超标量、多核等技术,这些是现代处理器提升性能的核心手段。其四,存储层次结构,从高速缓存到主内存再到外部存储器,探究存储层次缘由、工作原理及数据访问速度优化方法。其五,总线和 I/O 系统,学习总线协议,了解数据、地址、控制信号在组件间传输方式,以及 I/O 设备分类与交互方式,如中断、DMA 等。其六,虚拟化技术,讲解如何利用虚拟化技术使多个操作系统在同硬件平台并行运行,涉及虚拟机、容器等概念。其七,计算机网络与通信,虽非计算机体系结构主体,但会涉及计算机间通信方式,像 TCP/IP 协议栈、网络接口卡工作原理等。其八,计算机安全与可靠性,探讨硬件层面安全问题,如物理攻击、恶意硬件等及相应防御举措。其九,计算机体系优化,分析性能评估指标,如时钟周期、吞吐量、延迟等,学习架构优化提升系统性能方法。其十,课程习题与题库,通过实际题目训练巩固理论知识,加深对计算机体系结构理解。 国防科大该课程不仅理论扎实,还可能含实践环节,让学生借助实验模拟或真实硬件操作深化理解。课件习题集为学习者提供丰富练习机会,助力掌握课程内容。共享
### 如何在 VSCode 中配置 LLM 大型语言模型 #### 配置开发环境 为了在VS Code中配置用于大型语言模型(LLM)的开发环境,首先要确保安装并设置了必要的软件包和工具。对于基于Python的项目,这通常意味着要有一个适当版本的Python解释器以及像PyTorch这样的机器学习库已经就绪[^1]。 #### 安装与配置 LLm Language Server Plugin 针对更具体的LLM支持,在VS Code中的集成可以通过安装专门的语言服务器插件来实现。具体操作是在VS Code内开启“运行和调试”面板旁边的侧边栏视图,接着点击进入“启动扩展”的选项卡。在此界面下,用户应当定位到`llm lsp binaryPath`这一项,并将其设定为目标位置下的`llm-ls`可执行文件的实际路径,比如`"/path/to/llm-ls/target/debug/llm-ls"`[^2]。 #### 使用 Python 和 PyTorch 进行模型微调 一旦上述准备工作完成,就可以着手准备实际的数据集并对选定的大规模预训练模型实施定制化调整了。这里以T5为例说明如何加载一个预先训练好的模型实例,并尝试对其参数做出改变以便更好地适应特定的任务需求,如生成固定长度的文字摘要等[^3]。 ```python from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small') model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small') input_text = "summarize: some long article text here..." inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, min_length=10, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(summary) ```
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