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CodeGeeX4-ALL-9B 本地部署指南：基于 Ollama 与 IDE 集成
本文介绍了如何使用 Ollama 在本地部署 CodeGeeX4-ALL-9B 模型，并配置至 VSCode 等 IDE 插件实现离线代码补全。内容涵盖环境准备、模型拉取、环境变量配置及插件集成步骤，包含常见问题排查与性能优化建议，旨在帮助用户构建安全高效的本地 AI 编码辅助环境。
本文介绍了如何使用 Ollama 在本地部署 CodeGeeX4-ALL-9B 模型，并配置至 VSCode 等 IDE 插件实现离线代码补全。内容涵盖环境准备、模型拉取、环境变量配置及插件集成步骤，包含常见问题排查与性能优化建议，旨在帮助用户构建安全高效的本地 AI 编码辅助环境。
随着大语言模型（LLM）在软件开发领域的广泛应用，代码补全和智能问答已成为提升开发效率的重要工具。CodeGeeX4-ALL-9B 作为最新一代开源代码模型，支持本地化部署，能够有效保障代码数据隐私并降低网络延迟。本文将详细介绍如何利用 Ollama 这一轻量级开源项目，在本地快速运行 CodeGeeX4-ALL-9B 模型，并将其集成至 VSCode、JetBrains 等主流 IDE 插件中，实现离线环境下的代码辅助功能。
Ollama 是目前本地运行开源大模型的最优选择之一，它简化了模型加载、推理和服务化的过程。CodeGeeX4-ALL-9B 已适配 GGUF 格式，使得在消费级硬件上运行成为可能。通过本文的教程，您可以无需复杂的依赖配置，一键完成从模型下载、服务启动到 IDE 集成的全流程。
建议操作系统为 macOS (Apple Silicon/Intel), Windows 10/11, 或 Linux (Ubuntu/CentOS)。确保机器具备足够的内存（建议 8GB 以上，推荐 16GB+）以流畅运行 9B 参数量的模型。
Ollama 提供了跨平台的一键安装包，同时也支持命令行安装。
访问 Ollama 官网下载对应系统的安装包，双击运行并完成安装向导。安装完成后，系统托盘会出现 Ollama 图标。
在终端执行以下命令进行安装：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
安装成功后，打开终端输入 ollama 命令，若显示帮助信息则说明安装成功。同时检查后台服务是否运行：
ollama list
此时列表应为空，表示尚未拉取任何模型。
Ollama 官方库支持 CodeGeeX4 系列模型。您可以通过以下方式获取拉取指令：
ollama pull 命令。通常命令格式如下：
ollama pull codegeex4
在终端执行上述命令，系统将自动下载模型文件（GGUF 格式）。下载速度取决于网络状况，首次运行可能需要较长时间。
下载完成后，直接运行模型进行测试：
ollama run codegeex4
进入交互模式后，您可以输入自然语言问题或代码片段，模型将返回响应。例如：
User: 如何用 Python 读取 CSV 文件？ Model: 可以使用 pandas 库...
当看到提示 "Send a message" 时，说明模型已成功加载并可对话。
为了让 IDE 能够调用本地运行的 Ollama 服务，需要进行环境变量配置和插件设置。
由于浏览器或 IDE 插件可能发起跨域请求，需要允许 Ollama 接受来自任意来源的请求。
在终端执行：
export OLLAMA_ORIGINS="*"
或者使用 launchctl 设置（macOS）：
launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"
在系统环境变量中手动添加变量名 OLLAMA_ORIGINS，值为 *。
注意： 设置环境变量后，必须重启 Ollama 服务和 IDE 才能使配置生效。
虽然 Ollama 安装后通常会自动启动后台服务，但为了明确控制，可以在新终端窗口显式启动：
ollama serve
保持该终端窗口开启，不要关闭。
在您的开发环境中安装 CodeGeeX 插件。
安装完成后，进入插件设置界面：
http://localhost:11434/v1/chat/completions
codegeex4
如果 IDE 提示无法连接本地服务，请检查：
ollama ps)。OLLAMA_ORIGINS 是否正确设置并重启了服务。ollama serve 时可添加参数限制并发请求数，防止资源耗尽。如需更新模型版本，可先删除旧模型再重新拉取：
ollama rm codegeex4
ollama pull codegeex4
通过 Ollama 部署 CodeGeeX4-ALL-9B，开发者可以在本地构建安全、高效的代码辅助环境。这种方式不仅保护了代码知识产权，还避免了云端调用的延迟和费用。随着本地算力设备的普及，本地大模型将成为未来开发工作流的重要组成部分。后续可进一步探索 LangChain 等框架与本地模型的深度集成，构建更复杂的自动化开发助手。
注：本文档仅用于技术分享，具体硬件需求请参考官方文档。
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