一、需求分析
- 本地部署的定义与优势：保障数据隐私、支持离线使用、实现高度定制化。
- Cursor 与 GitHub Copilot 的功能：提供代码补全、对话交互及模型差异对比。
- 适用场景：企业内网开发、敏感数据环境下的代码辅助。
二、环境准备与工具选择
- 硬件要求：GPU 性能需匹配所部署模型的大小。
- 模型选择：推荐使用
qwen2.5-14b-instruct（千问大模型）。
三、部署开源模型
此处省略具体模型部署过程，部署完成后应获取模型的以下连接信息：
model: "qwen2.5-14b-instruct"
apiBase: "http://你的 ip 地址：端口号/v1"
注：若在本机测试，ip 地址可写为 localhost。
四、集成到开发环境
4.1 Continue 插件简介
Continue 是 VS Code 的一款 AI 编程辅助插件，专注于通过自然语言交互提升开发效率。它基于大语言模型，支持代码生成、解释、调试和重构等功能，同时注重隐私保护，允许本地运行或连接私有模型。
- 代码自动补全与生成：根据注释或上下文实时生成代码片段，减少重复性编码工作。
- 对话式编程：通过聊天界面与 AI 交互，例如询问'如何优化这段代码？'，插件会提供即时反馈。
- 代码重构与调试：识别潜在问题，提供优化建议或直接生成修复方案。
- 多模型支持：允许配置不同的 AI 模型后端（如 OpenAI、Anthropic 或本地部署的模型）。
4.2 隐私与安全
- 本地运行选项：支持离线模型，避免敏感代码上传云端。
- 自定义服务器：企业用户可连接内部部署的模型服务器，确保数据可控。
4.3 安装与配置
① 安装插件
在 VS Code 扩展市场搜索'Continue'并安装。
② 配置本地模型
Continue 安装完成后，VS Code 边栏会出现相应图标。选择 Ollama 然后点击 Connect，会自动弹出 config.yaml 配置文件。
1. 基本信息
name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1
name: 配置名称，标识为 "Local Assistant"（本地助手）。version: 配置文件版本。