基于 Continue 插件本地部署 AI 代码助手实战指南

本地部署 AI 代码助手的核心价值在于数据隐私与离线可用性。对于企业内网开发或处理敏感代码的场景，将模型私有化能有效避免数据上传云端的风险。相比 Cursor 或 GitHub Copilot 等云端服务，本地方案允许更灵活的定制化，同时降低了对网络环境的依赖。

硬件方面，GPU 显存需匹配所选模型的大小。本次以 Qwen2.5-14B-Instruct 为例，这是一个在代码任务上表现不错的开源模型。确保你的机器能跑动该模型是后续步骤的基础。

具体部署过程视工具而定（如 Ollama、vLLM 等）。部署完成后，你需要获取模型的访问信息，通常包含以下关键配置：

model: "qwen2.5-14b-instruct"
apiBase: "http://你的 ip 地址：端口号/v1"

如果是本机运行，ip 地址可写为 localhost。

我们将通过 VS Code 的 Continue 插件来连接上述本地模型，实现类似 Cursor 的体验。

Continue 是一款专注于提升开发效率的 AI 编程辅助插件。它支持代码生成、解释、调试和重构，关键在于其隐私保护机制——允许本地运行或连接私有模型。主要功能包括：

安装插件 在 VS Code 扩展市场搜索'Continue'并安装。若已安装，按钮状态会显示为 Disable。
配置本地模型 安装完成后，VS Code 侧边栏会出现 Continue 图标。点击后选择 Ollama 并连接，系统会自动弹出 config.yaml 配置文件。

编辑配置文件，主要包含三部分：

基本信息
```
name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1
```
这里定义配置名称、版本及架构。

模型配置
```
models:
    
     
     
     
     
    
       
       
    
       
       
       
       
```

更多推荐文章