# 概览

在 Clore.ai 租用 GPU，本地通过 Ollama 或 vLLM 运行 LLM，并连接代码助手 — 你将获得一个完全 **私有的 AI 开发环境** 你的代码永远不会离开机器。无需管理 API 密钥、无需令牌限额、无需将数据发送到第三方服务器。

## 工作原理

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Clore.ai GPU  →  Ollama / vLLM（本地 LLM） → 代码工具（Aider、TabbyML）
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              RTX 4090 / A100               通过 localhost:11434 或 :8000 连接
```

1. **租用 GPU** 在 [clore.ai/marketplace](https://clore.ai/marketplace) — RTX 3090（$0.30–1/天）或 RTX 4090（$0.50–2/天）
2. **部署 LLM** — `ollama run deepseek-r1:32b` 或使用任何面向编码的模型启动 vLLM
3. **启动你的代码工具** — 它通过 localhost 与 LLM 通信，完成代码、编写测试并进行重构

## 可用指南

| 指南                                                          | 工具    | 4s                                      |
| ----------------------------------------------------------- | ----- | --------------------------------------- |
| [Aider](/guides/guides_v2-zh/ai-bian-ma-gong-ju/aider.md)   | Aider | 基于终端的 AI 配对程序员 — 通过自然语言直接在你的仓库中编辑文件     |
| [TabbyML](/guides/guides_v2-zh/ai-bian-ma-gong-ju/tabby.md) | Tabby | 带有 IDE 扩展（VS Code、JetBrains）的自托管代码补全服务器 |

## 为什么在 Clore.ai 自托管？

* **隐私** — 你的代码库保留在租用的实例上，而不是在 OpenAI/Anthropic 的服务器上
* **无速率限制** — 以 GPU 速度无限次完成请求
* **成本控制** — 按小时/天付费，空闲时关闭实例
* **模型选择** — 运行任何开源模型：DeepSeek-R1、Qwen 2.5 Coder、CodeLlama、StarCoder2


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-zh/ai-bian-ma-gong-ju/ai-coding.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.