Yi-Coder 是一款开源的高性能代码语言大模型，专为高效编程设计。它支持 52 种编程语言，尤其擅长处理需要长上下文理解的任务，例如项目级代码生成和理解。该模型提供两种版本（15亿和90亿参数），并分为基础版和聊天版。
在本教程中，你将学习如何：
- 使用与 OpenAI 兼容的 API 在本地运行 Yi-Coder 模型
- 将 Yi-Coder 与 Cursor 集成，实现高效的编程辅助
Cursor：AI 代码编辑器的利器
Cursor 是目前最热门的 AI 代码编辑器之一。它能够利用专门为编码任务训练的大型语言模型（LLM），如 Yi-Coder，完成代码生成、调试等任务。通过将 Yi-Coder-9B 配置为 Cursor 的私有 LLM 后端，你可以在本地环境中享受高效的编程体验。
在本地运行 Yi-Coder 模型：快速上手
1. 安装 Gaia 节点
首先，安装开源 Gaia 节点，这是一组轻量且可移植的 LLM 推理工具。你可以使用以下命令快速完成安装：
bash
curl -sSfL ‘https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node/releases/latest/download/install.sh’ | bash
2. 下载并初始化模型
接下来，使用以下命令行下载并初始化 Yi-Coder-9B 模型：
bash
gaianet init –config https://raw.githubusercontent.com/GaiaNet-AI/node-configs/main/yi-coder-9b-chat/config.json
3. 启动模型
运行以下命令启动模型：
bash
gaianet start
启动成功后，你将获得一个 HTTPS URL，类似 https://NODE-ID.us.gaianet.network，这是本地模型的访问地址。同时，你可以通过浏览器访问 http://localhost:8080，直接向模型提出编程相关的问题。
4. 调整上下文窗口大小（可选）
默认情况下，Yi-Coder-9B 以 8k 上下文窗口启动。如果你的设备具备较大的 GPU 内存（例如 24GB），可以将上下文窗口增加到 128k，这对于处理复杂的编程任务尤为有用。
将 Yi-Coder-9B 集成到 Cursor
1. 配置 Cursor
接下来，将你本地运行的 Yi-Coder-9B 模型与 Cursor 集成。只需将 Gaia 节点的 URL 替换 Cursor 的默认 OpenAI URL，并设置模型名称和“API 密钥”即可。
2. 测试模型
现在，让我们测试 Yi-Coder-9B 的功能。以下是一个简单的示例，生成一个搜索页面：
html
模型将生成完整的 HTML 代码。你可以进一步要求 Yi-Coder-9B 修改按钮文字标签，或解释代码的工作原理。以下是一个输出示例：
html
3. 运行网页
使用生成的代码运行网页，效果如预期！
小结
通过以上步骤，你可以轻松在本地搭建 Yi-Coder 模型，并将其与 Cursor 集成，实现高效的编程辅助。如果你对更多技术细节感兴趣，可以参考 LlamaEdge 文档 获取详细资料。
关于 WasmEdge
WasmEdge 是一款轻量级、高性能的 WebAssembly 运行时，适用于云原生、边缘计算、微服务等多个领域。作为 CNCF 沙箱项目，WasmEdge 在 SaaS、LLM 推理等领域得到了广泛应用。
