背景与优势
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。
环境准备与模型选择
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。
部署开源模型
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。
集成到开发环境
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。
插件简介
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：
- 代码自动补全：根据上下文实时生成片段。
- 对话式编程：通过聊天界面询问优化建议或函数解释。
- 多模型支持：可切换 OpenAI、Anthropic 或本地模型后端。
安装与配置
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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。
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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
