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VSCode 本地部署 DeepSeek:打造私有 AI 编码助手

本地部署 DeepSeek 结合 VSCode 与 Ollama,实现离线 AI 编码辅助。通过 CodeGPT 扩展集成聊天与补全模型,确保代码数据隐私安全,提升开发效率,无需依赖云端服务。

CoderByte发布于 2026/2/27更新于 2026/9/1272 浏览
VSCode 本地部署 DeepSeek:打造私有 AI 编码助手

环境搭建:Ollama 与 CodeGPT

要在本地运行 DeepSeek,核心在于两个组件:Ollama 负责在机器上托管 LLM,CodeGPT 则是 VSCode 中集成这些模型的桥梁。

安装 Ollama

Ollama 是一个轻量级平台,支持在本地轻松运行大语言模型。访问官网下载对应系统的安装包(Windows、macOS 或 Linux)。

文章配图

安装完成后,打开终端验证版本:

ollama --version

若显示版本号,说明环境已就绪。

配置 CodeGPT 扩展

在 VSCode 扩展市场搜索'CodeGPT'并安装。安装后,即可开始配置本地模型。

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模型配置:DeepSeek 本地化

成功安装基础工具后,接下来是下载具体的模型文件。这里推荐两款针对开发场景优化的模型:

  • 聊天模型:deepseek-r1:1.5b,体积小,适合大多数设备流畅运行。
  • 自动补全模型:deepseek-coder:1.3b,利用中间填充(FIM)技术,能预测函数或方法的中间部分,不仅仅是首尾。

下载并启用聊天模型

在 VSCode 侧边栏找到 CodeGPT 的'本地 LLM'面板,选择 Ollama 作为提供商,从列表中找到 deepseek-r1:1.5b 并点击下载。

下载完成后,即可在编辑器中高亮选中代码,配合 # 符号添加上下文,使用快捷命令交互:

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  • /fix:修复错误或建议改进。
  • /refactor:重构代码结构。
  • /Explain:获取详细解释。

启用自动补全

为了获得实时的代码补全体验,需要在终端拉取补全模型:

ollama pull deepseek-coder:1.3b

回到 CodeGPT 设置中的自动完成模型部分,选择刚才下载的 deepseek-coder:1.3b。保存后,随着你的输入,模型会实时提供智能建议,覆盖函数、方法甚至整段代码块。

实战体验:隐私与效率

配置完成后,所有推理均在本地完成,无需依赖外部 API。这意味着你的代码数据不会离开本机,既保证了隐私安全,又避免了网络延迟带来的卡顿。现在你可以专注于编码本身,让 AI 成为得力的本地助手。

目录

  1. 环境搭建:Ollama 与 CodeGPT
  2. 安装 Ollama
  3. 配置 CodeGPT 扩展
  4. 模型配置:DeepSeek 本地化
  5. 下载并启用聊天模型
  6. 启用自动补全
  7. 实战体验:隐私与效率

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