开源大模型使用总结
文章目录
- OpenRouter
- Groq
- Cursor直接支持设置Gemini
- vscode插件：Roo code
- 硅基流动
- 嵌入式模型
- 火山引擎
- Gemini多模态AI应用
- Hugging face
- 参考
OpenRouter
地址
1.创建API key
2.在cursor中配置API
在cursor中增加模型
Groq
地址
1.支持的模型：
2.获取key的位置
3.使用cherry studio调用，添加API以及添加模型
4.可以在cursor的设置如下
Cursor直接支持设置Gemini
1.设置位置
2.推荐使用的大模型：gemini-2.0-flash-hinking-exp以及gemini-2.0-pro-exp
vscode插件：Roo code
| 模式/功能 | 核心用途 | 是否生成代码 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| Code | 日常编码与自动化任务 | ✅ 是 | 快速实现功能、调试、文件操作 |
| Architect | 系统设计与技术决策 | ❌ 否 | 项目规划、架构设计、技术选型 |
| Ask | 技术问题解答与知识研究 | ❌ 否 | 代码审查、概念学习、文档查询 |
| Edit | 代码优化与错误修复 | ✅ 是 | 重构代码、修复 Bug、风格调整 |
eg：edit模式可以新增对话模式，下面就新增了翻译功能
硅基流动
（1）创建API密钥
（2）在cherry-studio中设置密钥以及模型
嵌入式模型
选择嵌入式模型
选择免费的bge-m3
火山引擎
（1）进入模型广场
- 在线体验deepseak
(2)选择deepseak
点击立即体验，选择API接入
有50万的免费额度
（3）打开cherry-studio，将API密钥copy过来
添加模型id到cherry-studio
Gemini多模态AI应用
gemini-playground
Hugging face
（1）HuggingFace的使用小结
（2）
调用hugging face提供的API，假设在modules中搜索：strangerzonehf/Flux-Super-Realism-LoRA
下面就是其API
token位置：
参考
- 10秒部署Gemini多模态AI应用
- Gemini多模态AI应用