vscode本地部署ollama
时间: 2025-02-18 18:38:06 浏览: 134
### 在 VSCode 中本地部署 Ollama
为了在 VSCode 中实现 Ollama 的本地部署,可以按照如下方法操作:
#### 安装 Twinny 插件
打开 VSCode 并进入扩展市场(`Ctrl + Shift + X` 或 macOS 上为 `Cmd + Shift + X`),搜索 “Twinny” 并完成安装过程[^1]。
#### 配置 Ollama 和 qwen-coder
确保已经在本地环境中成功部署了 Ollama 及其支持的大规模语言模型如 qwen-coder。这一步骤通常涉及下载相应的 Docker 映像文件以及设置必要的环境变量等前置工作[^3]。
#### 使用 Twinny 进行集成
一旦上述准备工作完毕,便可以通过配置 Twinny 来连接已有的本地 Ollama 实例。由于该插件的设计初衷就是为了简化此类场景下的开发体验,因此整个流程相对直观简便[^4]。
```json
{
"twinny.server": "http://localhost:8000",
"twinny.model": "qwen-coder"
}
```
以上 JSON 片段展示了如何指定服务器地址和所使用的具体模型名称作为 Twinny 插件的一部分配置项。请注意替换实际运行中的 IP 地址与端口号以匹配个人情况。
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用vscode实现部署ollama deepseek
### 如何在 VSCode 中部署 Ollama DeepSeek 模型
要在 Visual Studio Code (VSCode) 中成功部署并使用 Ollama 和 DeepSeek 模型,可以按照以下方法操作:
#### 1. 下载和安装 Ollama
首先需要确保已正确安装 Ollama 工具链。可以通过运行以下命令来完成安装过程:
```bash
brew install ollama # macOS 用户
sudo apt-get install ollama # Ubuntu/Linux 用户
choco install ollama # Windows 用户
```
完成后验证安装是否正常工作,通过执行 `ollama --version` 命令确认版本号[^1]。
#### 2. 安装 DeepSeek-Coder 模型
接着需下载所需的 DeepSeek-Coder 模型到本地环境。此步骤可通过如下命令实现:
```bash
ollama pull deepseek/coder
```
这一步会从远程仓库拉取指定的 DeepSeek-Coder 模型至本地存储位置以便后续调用[^1]。
#### 3. 配置 VSCode 使用 CodeGPT 插件
为了使 VSCode 能够利用刚刚设置好的模型提供代码补全等功能,还需要额外配置编辑器插件支持。
- 打开扩展市场搜索 **CodeGPT** 并点击安装按钮加载该附加组件;
- 进入设置界面找到对应选项卡调整参数以适配自定义 LLM 地址,默认情况下应指向 localhost 的服务监听地址(例如 http://localhost:5000 或其他实际使用的端口号如果存在冲突则修改为目标可用值如之前提到过的解决办法针对 54112 端口被占用情况)[^1]。
#### 4. 测试集成效果
一切准备就绪之后就可以开始测试整个流程是否顺畅运作了。创建一个新的源文件尝试编写几行简单的程序片段观察是否有来自所选 AI 助手给出的相关建议展示出来;如果没有看到预期中的行为表现,则返回检查前面各个阶段是否存在遗漏或者错误之处直至完全修复为止[^1]。
```python
def example_function(x):
return x * 2
```
以上即为完整的基于 VSCode 实现对 Ollama 及其关联大型语言模型的支持教程概述[^1]。
vscode部署ollama
### 如何在 VSCode 中部署 Ollama 项目
#### 安装必要的扩展和工具
为了顺利地在 Visual Studio Code (VSCode) 中部署 Ollama 项目,需先安装一些必备组件。确保已安装 Python 解释器以及 pip 工具之后,可以利用这些工具来管理依赖项。
对于 Twinny 这样的插件,在 VSCode 中选中一段代码后,可以通过点击鼠标右键并选择 `Twinny Explain` 来获取该段代码的中文解释[^2]。这表明环境已经具备了一定程度上的开发辅助能力。
#### 设置本地环境
要使 Ollama 可以正常工作于本地环境中,特别是当涉及到像 qwen-coder 的集成时,应当按照官方文档指示完成 ollama 的本地部署过程[^3]。此步骤通常涉及下载相应的模型文件,并将其放置到指定目录下以便后续加载使用。
#### 配置 VSCode 支持
为了让 VSCode 更好地支持 Ollama 开发体验,建议采取如下措施:
- **安装相关扩展**:查找适用于大语言模型调试和支持的插件;
- **调整用户设置/工作区设置**:依据个人喜好定制编辑器行为,比如自动补全、语法高亮等功能;
- **创建 launch.json 文件**:用于定义启动配置,使得能够更方便地运行和测试程序;
```json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Current File with Ollama",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal"
}
]
}
```
以上 JSON 片段展示了如何为当前打开的 Python 文件设定一个简单的调试会话,其中集成了对 Ollama 的调用功能。
#### 实现无限制调用
通过正确配置本地的 ollama 加上 qwen-coder 组件,开发者可以在不受到外部 API 调用次数限制的情况下享受完整的编码帮助服务。这意味着一旦成功搭建起这套体系结构,就能实现更加流畅高效的编程流程优化。
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