Continue插件实现本地部署一个“cursor”或“github copilot”

Continue插件实现本地部署一个“cursor”或“github copilot”

本地部署 AI 代码助手,制作一个 Cursor/GitHub Copilot 的替代版本

一 需求分析

  • 本地部署的定义与优势(数据隐私、离线使用、定制化)。
  • Cursor 与 GitHub Copilot 的功能(代码补全、对话交互、模型差异)。
  • 本地部署的AI 代码助手适用场景:企业内网开发、敏感数据环境。

二 环境准备与工具选择

  • 硬件要求:GPU 要对应上你所部署的模型大小
  • 模型选择:qwen2.5-14b-instruct (这里选择千问的大模型)

三 部署开源模型

这里不详细介绍具体的大模型部署的具体过程,部署完成之后,你应该得到对应的模型的以下信息

model: "qwen2.5-14b-instruct" apiBase: "http://你的ip地址(自己的本机就写localhost):对应的端口号 例如8000/v1"

四 集成到开发环境

Cursor 开源替代方案:配置 VS Code 插件(Continue)连接本地模型

4.1 Continue 插件简介

Continue 是 VS Code 的一款 AI 编程辅助插件,专注于通过自然语言交互提升开发效率。它基于大语言模型(如 GPT-4、Claude 等),支持代码生成、解释、调试和重构等功能,同时注重隐私保护,允许本地运行或连接私有模型。

  • 代码自动补全与生成:根据注释或上下文实时生成代码片段,支持多种编程语言,减少重复性编码工作。
  • 对话式编程:通过聊天界面与 AI 交互,例如询问“如何优化这段代码?”或“解释这个函数的作用”,插件会提供即时反馈。
  • 代码重构与调试:识别代码中的潜在问题,提供优化建议,或直接生成修复方案。例如自动重构冗余逻辑或修复语法错误。
  • 多模型支持:允许用户配置不同的 AI 模型后端(如 OpenAI、Anthropic 或本地部署的模型),适应不同需求。

4.2 隐私与安全

  • 本地运行选项:支持离线模型(如 CodeLlama),避免敏感代码上传云端。
  • 自定义服务器:企业用户可连接内部部署的模型服务器,确保数据可控。

4.3 安装与配置

①安装插件

在 VS Code 扩展市场搜索“Continue”并安装。

由于我已经安装过了,所以显示的是Disable。

②配置本地模型

Continue安装完成后,VS Code 的边栏上会多一个图标。

选择Ollama 然后点击Connect就可以了,会自动弹出config.yaml,然后将其内容补充完整。

1 基本信息

name: Local Config version: 1.0.0 schema: v1
  • name: 配置名称,标识为 "Local Assistant"(本地助手)。
  • version: 配置文件版本(1.0.0)。
  • schema: 使用的配置架构版本(v1)。

2 模型配置

 models: - name: qwen2.5-14b-instruct provider: "openai" model: "qwen2.5-14b-instruct" apiBase: "http://ip:port/v1" apiKey: "" completion_options: temperature: 0.5 top_p: 0.9 roles: - chat - autocomplete - edit - apply
  • 模型定义:使用 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct(一个针对代码任务的7B参数模型)。
    • provider: 设置为 "openai",表示兼容OpenAI API格式(这里根据你的实际情况修改)。
    • apiBase: 模型API的终端地址(http://ip:port/v1),指向一个本地或远程服务。
    • apiKey: 你的模型API密钥。
  • 生成参数:
    • temperature: 0.5(平衡生成结果的创造性和确定性)。
    • top_p: 0.9(核采样,限制生成时仅考虑概率最高的90% token)。
  • 支持的功能 (roles):
    • chat: 对话交互。
    • autocomplete: 代码自动补全。
    • edit: 代码编辑。
    • apply: 可能指应用代码更改。

3 上下文集成

 context: - provider: code - provider: docs - provider: diff - provider: terminal - provider: problems - provider: folder - provider: codebase

配置工具可访问的上下文来源(增强模型对当前任务的理解):

  • code: 当前编辑的代码文件。
  • docs: 项目文档或注释。
  • diff: 代码变更差异(如Git diff)。
  • terminal: 终端输出或命令历史。
  • problems: 错误或警告(如IDE提示)。
  • folder: 当前目录文件结构。
  • codebase: 整个代码库的元信息(如符号定义)。

总得来说,此配置文件定义了一个本地代码助手,通过HTTP API连接到一个 Qwen2.5-Coder 模型,支持代码补全、编辑、聊天等功能,并集成了开发环境的多维度上下文(代码、终端、文档等)。

Ctrl + S 保存后就会显示对应的模型,到这里本地部署的模型链接VS code 就完成了。

五 测试

Read more

GHCJS测试套件使用指南:确保代码质量的5个关键步骤

GHCJS测试套件使用指南:确保代码质量的5个关键步骤 【免费下载链接】ghcjsHaskell to JavaScript compiler, based on GHC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gh/ghcjs GHCJS是将Haskell代码编译为JavaScript的编译器,而GHCJS测试套件则是确保编译器质量和稳定性的核心工具。对于使用GHCJS的开发者来说,掌握测试套件的使用方法至关重要,它能帮助您发现潜在问题、验证功能正确性,并确保您的Haskell到JavaScript转换过程可靠无误。本文将为您详细介绍使用GHCJS测试套件的5个关键步骤,帮助您建立完整的代码质量保障体系。 🚀 1. 了解GHCJS测试套件的基本结构 GHCJS测试套件位于项目的test/目录下,包含多个测试类别和模块。主要的测试文件包括: * 测试运行器:TestRunner.hs - 主要的测试执行入口 * 测试配置:tests.yaml - 测试配置和参数设置 * 基准测试配置:benchmarks.yaml - 性能基准测试

如何快速使用OpenAI Whisper:语音转文本完整使用指南

如何快速使用OpenAI Whisper:语音转文本完整使用指南 【免费下载链接】whisper-base.en 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/whisper-base.en 想要将语音内容快速转换为可编辑的文字吗?OpenAI Whisper作为当前最先进的语音识别模型,能够高质量完成语音转文本任务,支持多语言识别,特别适合个人用户和中小团队使用。这款开源免费的语音转文本工具让每个人都能享受专业的语音转录服务,无需复杂的配置即可开始使用。 语音转文本工具的核心价值 ✨ 完全免费开源:Whisper模型完全开源,无需付费订阅,让语音识别技术真正普及到每个人手中。 多场景实用功能: * 会议记录自动化:自动生成完整的会议纪要 * 学习效率提升:将讲座音频快速转为学习笔记 * 内容创作助手:为播客、视频生成准确字幕 * 个人语音管理:将语音备忘录转换为可搜索文字 技术优势亮点: * 基于680,000小时多语言数据训练 * 零样本学习能力,无需额外训练 * 支持99种语言自动识别 * 准确率行

WhisperX语音识别终极配置指南:从零开始的完整部署方案

WhisperX语音识别终极配置指南:从零开始的完整部署方案 【免费下载链接】whisperXm-bain/whisperX: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API,支持多种语音识别和语音合成引擎,并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX 想要快速搭建一个功能强大的语音识别系统吗?WhisperX作为基于OpenAI Whisper的优化版本,提供了单词级时序标记和说话人识别功能,是语音识别领域的完美选择。本指南将带你从零开始,用最简单的方式完成整个项目的安装配置。 环境准备:构建完美运行基础 在开始安装之前,确保你的系统具备以下基础条件: * Python 3.10环境:推荐使用conda创建虚拟环境 * CUDA支持:如需GPU加速,请安装NVIDIA驱动 * 音频处理工具:FFmpeg用于音频格式转换 * Rust编译器:部分依赖项需要Rust环境 一键

拆解 Llama 4 Scout:Meta 新一代 MoE 模型到底强在哪

拆解 Llama 4 Scout:Meta 新一代 MoE 模型到底强在哪

摘要 Meta 于 2025 年 4 月发布的 Llama 4 Scout,是其首次将混合专家(MoE)架构引入 Llama 系列的轻量化先锋模型。作为 Llama 4 家族的入门级 MoE 型号,该模型在参数规模与部署效率间实现了精准平衡:总参数达 109B,但单 token 仅激活 17B 参数,结合原生多模态能力与行业领先的 10M token 上下文窗口,既具备处理复杂任务的潜力,又支持在单张 NVIDIA H100 GPU 上完成高效部署。 官方数据显示,Llama 4 Scout 在 MMLU、ChartQA 等主流基准测试中,显著优于 Gemma 3、