vscode continue ollama

### 如何在 VSCode 中继续 Ollama 开发或调试 #### 配置环境 为了能够在 VSCode 中顺利进行 Ollama 的开发工作，配置合适的开发环境至关重要。这包括安装必要的扩展以及确保本地环境满足需求。 对于使用 Code Llama 7B 进行开发的情况，可以利用 Ollama 来加速编码过程并提供更智能的代码建议[^2]。通过集成这些工具到 VSCode 中，能够显著提升工作效率。 #### 安装和配置 Continue 插件 Continue 是一款增强型 AI 辅助编程插件，适用于多种大型语言模型 (LLM)，它能帮助开发者完成诸如代码设计优化、错误修复等一系列任务。要开始使用 Continue： 1. 打开 VSCode 并前往 Extensions 视图； 2. 搜索 "Continue" 并点击 Install 完成安装； 3. 启动命令面板 (`Ctrl+Shift+P`) 输入 `Continue: Sign In` 登录账户； 4. 根据提示链接至所选的大规模预训练模型服务提供商账号； 一旦成功登录后就可以享受到由 Continue 提供的各种智能化特性了[^4]。 #### 设置远程服务器上的 Docker 环境 如果计划在一个运行于远程服务器中的 Docker 容器内执行项目，则需先解决可能遇到的一些常见问题，比如设置 SSH 主机时可能会碰到文件传输失败等问题。此时应该确认防火墙规则允许所需的端口通信，并验证目标机器上是否有足够的磁盘空间来存储 VSCode server 文件[^3]。 另外，在启动容器之前记得预先加载好所有依赖项并将它们打包进镜像里去，从而减少后续构建时间。 #### 调试 Transformers 源码 当涉及到具体框架如 Hugging Face 的 Transformers 库时，可以通过调整 launch.json 文件内的参数来进行多进程模式下的断点调试。特别是采用 torchrun 方式启动程序的情况下，合理配置该 JSON 文件有助于更好地理解模型行为及其内部机制[^1]。 ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Remote Attach", "type": "python", "request": "attach", "connect": { "host": "localhost", "port": 5678 }, "pathMappings": [ { "localRoot": "${workspaceFolder}", "remoteRoot": "/app" } ] } ] } ```