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Windows安装OpenCode教程
注：Node.js安装建议参考：https://cloud.tencent.com/developer/user/12024487 第二步：开始安装OpenCode 安装最新版核心工具（必须优先安装） 执行以下命令，安装核心主程序（此步骤为基础，必须先执行）： ```bash npm install -g opencode-ai ``` ✅ 提示「added xx packages」即代表核心工具安装成功 安装 oh-my-opencode ```bash npm install oh-my-opencode -g ``` 2.验证完整安装结果（必做） 所有安装命令执行完毕后，执行以下命令验证安装是否完整 ： ```bash npm list -g ``` 3.验证启动OpenCode ```bash opencode ``` 启动成功 常见问题解决 1. 安装速度慢/下载失败 先切换国内 npm 镜像，再重新安装，执行命令： ```bash npm config set registry https://registry.npmmirror.com ``` 4.
48610编辑于 2026-04-14OpenCode入门使用教程
步骤1.安装OpenCodenpminstall-gopencode-ai步骤2.设置CanopyWaveAPI(1)您可以根据项目的位置将opencode.json放置在项目根目录中，或者将其设置为全局 ~/.config/opencode/opencode.json(2)获取您的模型API密钥：搜索CanopyWave注册获取.(3)复制下面的json文件，将Bearertokenkey替换为您在上一步中从 opencode.json文件如下所示{"$schema":"https://opencode.ai/config.json","provider":{"myprovider":{"npm":"@ai-sdk 将打开控制台与模型进行通信（2）使用/connect命令添加提供程序（3）输入您刚刚在JSON中设置的提供商名称（4）在2（3）中输入您的模型API密钥。 按Enter键（5）开始在您的OpenCode上使用开源模型
7.9K10编辑于 2026-01-27- 来自专栏轩辕镜像
OpenCode 企业级 Docker 部署完整指南
企业生产环境通常将其作为受控开发工具使用，而非以常驻后台服务的方式部署，这是所有部署操作的核心前提。 分场景部署指南（可复现·无歧义·安全合规）✅场景1：快速体验（仅本地测试，一次性交互）风险标注：该方式仅用于临时体验，基于root用户运行，不适合开发/生产环境。 或替换为企业已有私有网络企业代理访问失败未配置代理环境变量启动容器时添加-eHTTP_PROXY=http://proxy.ip:port-eHTTPS_PROXY=https://proxy.ip:port4. 5.RootlessDocker/Podman兼容性OpenCodeDocker部署方案理论上完全兼容RootlessDocker/Podman，核心适配要点：需注意Volume权限映射，确保容器内opencode 6.Kubernetes部署原则（克制性建议，无误用风险）基于OpenCode的开发工具核心定位，为避免误将开发工具部署为生产常驻服务，本文刻意不提供可直接apply的YAML，仅给出企业级部署原则，适配
2.6K10编辑于 2026-01-26 - 来自专栏话梅糖のAndroid学习
Hadoop集群部署教程-P4
Hadoop集群部署教程-P4 Hadoop集群部署教程（续） 第十三章：Hadoop生态系统组件集成 13.1 Hive数据仓库集成 安装配置步骤： # 下载解压 tar -xzvf apache-hive
26910编辑于 2025-04-17 - 来自专栏机器学习
【sklearn | 4】 深度教程：模型部署与优化
在前几篇教程中，我们介绍了 sklearn的基础、高级功能，异常检测与降维，以及时间序列分析与自然语言处理。这篇教程将进一步探讨模型部署与优化的技术和方法。 模型部署模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中，使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署，如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。 Content-Type: application/json" -d '{"features": [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]}' http://127.0.0.1:5000/predict总结通过本篇深度教程 ，我们学习了如何在 sklearn 中进行模型部署与优化。 模型部署可以使用 Flask 构建 API，或在云平台上部署。模型优化包括超参数调优和特征选择。希望这些技术和方法能帮助你在实际项目中提高模型的可用性和性能。
78321编辑于 2024-07-24 - 来自专栏软件安装
Gemma 4手机部署教程，超简单！
▌引言 Gemma 4就是谷歌出的一整套开源AI模型，不是单个工具，有4种规格（小的能跑手机，大的能跑电脑）。普通人最直观的好处：离线就能用、不花用钱、数据不泄露。 为啥多人用？ 一是开源免费还能商用，随便改、随便用，不用怕收费或侵权；二是小模型也功能也挺好用，比如手机版E2B/E4B，占内存少，离线也能看图、听录音、写东西；三是功能实用不玩花的，很多人直接拿它做单功能工具，不搞复杂的 ▌安装部署教程 本次使用的是PocketPal AI工具，它是一款开源的github工具，支持安卓和ios手机安装。 Gemma4的模型如以下 但PocketPal AI只支持以下模型。 可以根据自己的手机实际情况选择对应的模型。 例如蒸馏后的 Gemma 4 其实只有 6GB 的空间，和游戏比起来还是很小的。
99080编辑于 2026-04-13 - 来自专栏拓端tecdat
2026年Claude Code、OpenCode智能编码代理工具选型研究|附教程
claude-code-terminal# 进入目标项目工作目录cd your-project-workspace# 启动Claude Code交互服务claude-terminal相关文章Qwen3大模型本地化部署 2.1 核心功能特性OpenCode的核心优势在于极致的灵活性，开发者既可以接入闭源的大模型API，也能通过Ollama等工具接入本地部署的 开源模型 ，实现完全离线的编码代理服务。 Anthropic旗下模型，为一体化体验支付品牌溢价安全与合规隐私性优势显著，支持本地模型离线运行，数据无需上传云端，适配强监管行业企业级云安全能力，具备完善的合规资质，但所有代码数据需上传至Anthropic服务器部署与易用性部署门槛中等 ，本地模型部署需要手动配置环境，适合有一定技术基础的开发者开箱即用，仅需完成账号授权与简单安装即可使用，对新手开发者更友好四、场景化选型建议两款工具没有绝对的优劣之分，核心是匹配开发者与团队的实际需求， 个人开发者与小型团队，对使用成本敏感，希望灵活控制研发投入强监管行业的研发团队，需要代码数据完全内网运行，不能上传至第三方云端有定制化的功能需求，希望修改工具底层逻辑，适配自身的研发流程有对应的算力资源，可本地部署开源模型
2.1K00编辑于 2026-03-05 - 来自专栏Datawhale专栏
Datawhale出品：《GLM-4 大模型部署微调教程》发布！
Datawhale成员万字测评（二） 教程介绍 秉承开源贡献的宗旨，Datawhale团队成员在模型发布 12 小时 之内，为 编写了GLM-4整套教学流程，包括： 模型 api 部署； Langchain 接入； WebDemo 部署； vLLM 部署； LoRA 高效指令微调。 项目地址: https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master/GLM-4 目前项目已被智谱官方推荐学习： 这里我们抽取一部分内容供大家了解本次教程 项目介绍 《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署 除 GLM4 外，项目已支持 LLama3, InternLM, Qwen1.5 等 20 项开源模型全流程教程，并且，本项目代码全部开源！！
1.8K20编辑于 2024-06-08 - 来自专栏跟着小郑学JAVA
T系列部署教程4：数据库的安装和导入
\color{red}{前言：本教程配套博主发布的所有} T系列项目。 提示：密码请不要包含单引号等特殊字符，否则 yml 文件的密码字段需要转义字符，从而出现不必要的 bug，加大部署难度。 然后我们点击下一步，如下图所示。 然后我们点击下一步，如下图所示。 官网下载可能比较缓慢，同学们也可以到我启动教程第一节的评论区下载。 下载完成后，如下图所示。 提示：数据库名称就是项目编号，比如您部署的是 T166 项目，数据库名称就是 t166。 最终的导入结果，如下图所示。 项目数据库的成功导入，为项目后端的启动铺下基础。
51100编辑于 2024-05-26 - 来自专栏Se7en的架构笔记
CDH 部署教程
节点规划 Cloudera Manager Server 节点提供 WebUI 操作界面，管理 Cloudera Manager Agent 节点，在运行 Agent 的机器上部署大数据相关组件。 IP 地址 主机名 角色 硬件配置 操作系统 192.168.1.215 cm-server Server，Agent 4C8G Centos7 192.168.1.216 cm-agent-1 Agent 4C8G Centos7 192.168.1.217 cm-agent-2 Agent 4C8G Centos7 192.168.1.14 cm-mysql 数据库 4C8G Centos7 安装包下载 百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1dVk2j_UBtorQ4vyBda8nrA 密码: 1bsr ? 集群开始安装部署，启动服务。 ? 完成安装。 ? CDH 集群安装检查 登陆 Clouder Manager 管理界面，可以检查集群各组件运行情况。 ?
4.5K20发布于 2021-07-23 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Tomcat-4.部署
在Tomcat服务器上，部署Web应用有多种方法： 静态部署，在启动Tomcat之前安装Web 应用 动态部署，使用Tomcat的Manager应用直接操纵已经部署好的Web应用（依赖于auto-deplyment 4. 在启动Tomcat时部署 将Web应用静态的部署到Tomcat中，再启动Tomcat，这种情况下应用部署的位置有appBase目录决定，每台主机都指定了一个这样的位置。 Tomcat启动时部署，步骤如下： 部署上下文描述文件 部署没有被任何上下文描述文件引用过的展开的Web应用。 7.使用客户端部署器进行部署 客户端部署器（TCD）的行为包括： 验证并编译web应用 将资源压缩成war文件 将web应用部署到用于生产或开发环境的Tomcat服务器上 TCD需要用到Ant，包含了一个 默认为myapp path：应用已部署的上下文路径，默认为/myapp url：tomcat中管理器应用的绝对地址，用于部署和结束部署应用。
84530发布于 2019-05-28 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
AI SSH 命令行工具，天才般的发明！
好，那接下来，小傅哥给大家分享下，如何安装一个 ai ssh 工具（没有这个教程，很多人是安装不上的！）。 -name "*.sh" -type f -exec chmod +x {} \; 全部授权 chmod +x terminal.sh 指定授权 4. 执行安装 . "apiKey": "你的apikey", "baseURL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4" /opencode.json.sh 之后想更换配置的模型，则可以通过 vim 命令，编辑 /root/.config/opencode/opencode.json 其他的还有一些像是 mcp 的配置，可以参考官网 ，通过 SSH 工具操作部署了 opencode 的 Linux 系统。
1.4K11编辑于 2025-12-29 - 来自专栏东风微鸣技术博客
开发者openshift4使用入门教程 - 15 - 部署Nacos
Quote 参考文章: Nacos官方文档: Kubernetes Nacos 本项目包含一个可构建的Nacos Docker Image,旨在利用StatefulSets在Kubernetes上部署Nacos OpenShift 4 部署方式 数据库 根据官方的mysql-nfs.yaml进行调整后使用, 调整后如下: mysql-nfs.yaml kind: DeploymentConfig apiVersion 机器配置 内网IP 主机名 配置 172.17.79.3 k8s-master CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Single-core processor Mem 4G Cloud disk 40G 172.17.79.4 node01 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Single-core processor Mem 4G Cloud disk 40G 172.17.79.5 node02 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Single-core processor Mem 4G Cloud
87310编辑于 2022-04-21 - 来自专栏东风微鸣技术博客
开发者openshift4使用入门教程 - 3 - 部署NGINX
前言 新的系列文章: 《开发者openshift4使用入门教程》 我所在的公司目前使用的K8S是RedHat的OpenShift 4, 虽然有官方文档, 并且有专门的 Develop 章节, 但是实际使用发现 希望对在使用OpenShift 4的开发者会有所帮助. ❤️❤️❤️ 一 概述 一句话总结本文内容: 如何将NGINX部署到OpenShift 4, 可以有以下2种方式 直接将本地的NGINX文件夹(包括 : 静态文件和nginx配置)部署到OpenShift 4 从Git仓库拉取并部署到OpenShift 4 二 准备工作 要部署到OpenShift 4, 你需要有: OpenShift 4 的租户(Project 部署成功的日志如下: replication controller "nginx-x" successfully rolled out 创建域名: 要从浏览器通过网页访问部署的NGINX, 必须将刚部署的应用创建域名后暴露 (expose)到OpenShift 4 集群外部(公司内网或互联网).
1K30编辑于 2022-04-21 - 来自专栏IT云清
arthas教程4
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
44210发布于 2019-10-25 - 来自专栏AI工具测评
实测760万Token后：OpenClaw与OpenCode到底怎么选？一篇讲透差异与场景
今天就不带任何滤镜，从4个核心维度+实测速度，帮大家彻底分清：谁才是你的菜。先划重点：两款工具的核心定位天差地别很多人踩坑，就是一开始没搞懂它们的设计初衷，用错场景自然觉得难用。 人格与记忆：OpenClaw的独家优势如果说OpenCode是效率王者，那OpenClaw的杀手锏就是长期记忆+人格一致性。 实测名场面：同样的任务，OpenClaw刚运行21秒还在初始化，OpenCode已经开始修改文件；等到1分10秒时，OpenCode早已完工交付，OpenClaw还在后台“思考推理”，高频开发场景下，这个差距真的拖节奏 保姆级安装教程（一键复制即用） OpenClaw安装（npm全局部署）npm install -g openclaw@latest安装完成后，验证版本命令：openclaw --version OpenCode 安装（更简便，新手友好）npm install -g opencode-ai启动命令：opencode首次运行会自动扫描项目目录、建立索引，让AI快速吃透项目结构，后续使用更丝滑。
2.2K10编辑于 2026-03-15 - 来自专栏媒矿工厂
WebRTC 教程 (4)
WebRTC 教程（1） WebRTC 教程（2） WebRTC 教程 (3) 目录 WebRTC 聊天室：设计 WebRTC 聊天室：信令服务器 WebRTC 聊天室：客户端部署 WebRTC 聊天室 对于客户端，当然应该部署在浏览器上，就选用 HTML 和 CSS 作为前端开发工具，如果想要更进一步的 UI 框架就可以选择 BootStrap，前端逻辑就可以使用 JavaScript。 WebRTC 聊天室：客户端部署 讲者首先展示了这个客户端 demo，在两个页面中可以各使用一个用户名登录，之后可以选择用户并向其发送通话请求，另一方可以选择收到或拒绝，在通话时，可以点击右上角 leave http://mpvideo.qpic.cn/0bc3viaaqaaa24aix737ybrfbkwdbcvaacaa.f10002.mp4?
1.7K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏Spring Cloud设计原理
Junit 4 Tutorials(Junit 4 教程)
本教程是比较全面的、较新的Junit 4 实用教程，译自：http://www.javatutorials.co.in/junit-4/，希望对大家有所帮助！ 以下是本教程的内容设置，读者可以点击以下标题进行阅读： Junit测试框架介绍 Junit 测试框架是最流行的Java单元测试框架。Junit被用来开发Java类的单元测试。 Junit Eclipse教程 介绍eclipse IDE 中junit的相关特性及其使用方法。在eclipse IDE中书写和运行单元测试代码的样例。 Junit 4注解 Junit4 注解提供了书写单元测试的基本功能。 Junit 4参数化测试 参数化测试允许使用不同范围的参数测试Java类中的方法。 Junit 4测试套件(Test Suite) 使用测试套件类来同时运行各种测试类。
75120发布于 2021-09-14 - 来自专栏分享学习
DeepSeek本地部署教程
DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具，通过本地部署，用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek，以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前，需要确保计算机满足以下环境要求： 操作系统：Linux（推荐）或Windows。 Python版本：Python 3.7及以上。 DeepSeekModel model = DeepSeekModel() result = model.predict(input_data) print(result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动
1.5K10编辑于 2025-05-18 prometheus部署教程（二）
安装prometheus的详细过程看：prometheus部署教程（一）-腾讯云开发者社区-腾讯云1、部署mysql-exporter(1)操作准备安装MySQL：参考连接：Mysql 安装教程-腾讯云开发者社区 exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz[root @mysq101 ~] mv mysqld exporter-0.14.0.linux-amd64 mysql exporter（4） 5s static_configs: -targets:['IP:9104'] #mysql服务器的ip加端口 systemctl restart prometheus(7)登录页面查看2、部署 redis_exporter(1)部署前准备安装redis集群，参考连接redis（Cluster）集群-腾讯云开发者社区-腾讯云(2)在客户端主机创建app日录，并上传gz又件cd /apptar - [root@localhost ~]# systemctl status grafana-server(3) 登录grafana页面（4）添加prometheus数据源（4）查看数据显示的效果同时node_exporter
58600编辑于 2025-04-14
腾讯云开发者
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