firebase studio硬刚cursor,送免费云服务可跑32b大模型

谷歌IDX提供免费高配云服务器(16核CPU,64G内存,300G硬盘),无需绑卡,只需一个能正常使用的谷歌账号。这是一个非常强大的开发环境,特别适合运行大型AI模型和开发工作。

一、Google IDX的优势

  • 强大的硬件配置:16核CPU、64G内存、300G硬盘空间
  • 完全免费:无需信用卡,只需谷歌账号
  • 预装多种开发环境:支持多种编程语言和框架
  • 云端开发:随时随地访问,无需担心本地硬件限制
  • AI模型部署:足够强大运行32B参数量的大模型

二、适用场景

  1. AI开发与实验:
  • 运行Ollama等本地大模型(如qwen2.5-coder:32b)
  • 使用Cursor、RooCode、Continue等AI编程助手
  • 进行机器学习模型训练和部署
  1. 开发环境:
  • Web开发(前后端)
  • 移动应用开发
  • 数据分析与可视化
  1. 学习与研究:
  • 学习新技术而无需配置本地环境
  • 进行计算密集型研究

 

 

有些agent想使用还是需要本地模型比较大token比较多才能跑,比如下面这些本地模型,白嫖一个qwen2.5-coder:32b到本地不是更爽。

下面介绍如何白嫖

访问https://studio.firebase.google.com/  登录谷歌账号,该勾选的勾选,进到下面界面:

 进入newworkspce可以创建的应用太多了

 不废话,开胃菜,我首先建了一个netcore,

 拷贝地址访问如下:

 

 

下面就是白嫖一个linux,点击android studio cloud

 取个名字,稍等几分钟

 

随便点一个

 

叉掉android studio新建界面,然后按照下图

 

 

 linux这就出来了,配置什么的自己看少不少你的。

一个ubuntu系统,软件系统升级,系统语言,中文输入法略, 然后通过Terminal安装ollama

# 下载
wget  https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.6.5/ollama-linux-amd64.tgz 到home下面,自己新建目录xxxx,然后解压进去。
# 修改文件属性
chmod +x /home/xxxx/bin/ollama

# 将路径加入用户PATH中(推荐)
export PATH=/home/xxxx/bin:$PATH

# 启动
ollama serve
先运行起来,再新建一个控制台

 

等下装个中文输入法问他中国话

 

三、注意事项与限制

  1. 系统重启:服务器会每2小时自动重启一次,但所有文件和程序都会保留
  1. 数据持久性:建议定期备份重要数据 
  1. 网络访问:可以配置为外网访问,但需要额外设置
  1. 资源监控:使用htop等工具监控系统资源使用情况
  1. 可持续性:这是一项测试服务,Google可能随时调整政策
From:https://www.cnblogs.com/morec/p/18841977
星仔007
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