firebase studio硬刚cursor,送免费云服务可跑23b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